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ENJAMBRE COLABORATIVO ROBÓTICO HETEROGÉNEO PARA

LA IDENTIFICACIÓN DE MATERIALES

Ing. Juan José González España

Universidad Nacional de Colombia

Facultad de Minas, Escuela de Sistemas

Medellín, Colombia

2012

ENJAMBRE COLABORATIVO ROBÓTICO HETEROGÉNEO PARA

LA IDENTIFICACIÓN DE MATERIALES

Ing. Juan José González España

Tesis presentada como requisito parcial para optar al título de:

Magíster en Ingeniería de Sistemas

Director:

Jovani Alberto Jiménez Builes, Ph. D.

Codirector (a): Freddy Bolaños Martínez, Ph. D.(c)

Línea de Investigación:

Robótica Distribuida y Colaborativa

Grupo de Investigación:

Inteligencia Artificial en Educación

Universidad Nacional de Colombia

Facultad de Minas, Escuela de Sistemas

Medellín, Colombia

2012

(Dedicatoria o lema)

A Jesucristo mi Rey, Señor y Salvador de mi

vida y de esta tesis, a Él sea la gloria y el

Reino por los siglos de los siglos. Amén

Y a Aquel que es poderoso para hacer todas las cosas mucho más abundantemente de lo que pedimos o entendemos, según el poder que actúa en nosotros, a él sea gloria en la iglesia en Cristo Jesús por todas las edades, por los siglos de los siglos. Amén.

Efesios 4; 20-21

No a nosotros, oh Jehová, no a nosotros, Sino a tu nombre da gloria, Por tu misericordia, por tu verdad.

Salmo 115; 1

Agradecimientos

A Cristo que me mantuvo firme en los momentos donde perdí la confianza, que me dio

perseverancia cuando desmayaba, que me hizo valiente cuando fui cobarde y que me

cubrió de amor en el frío intenso de la dificultad. Adicionalmente, porque Él me dio la

fuerza, inteligencia y conocimiento para obtener el éxito, por tanto SÓLO a Él es la gloria,

honra y alabanza.

A mi director de tesis de maestría, profesor Jovani Alberto Jiménez Builes, por haber

creído, apoyado y asesorado este proyecto y mi pasantía investigativa.

A mi codirector de tesis de maestría profesor John Fredy Bolaños por sus

recomendaciones para la elaboración de este documento final.

COLCIENCIAS por haber financiado esta tesis de maestría mediante el programa

Jóvenes Investigadores de COLCIENCIAS 2010.

Al profesor Gordon Hayward, Researcher Professor del Centre for Ultrasonic

Engineering, University of Strathclyde, Glasgow, Escocia, Reino Unido por permitirme

hacer una pasantía investigativa durante cuatro meses y medio en su laboratorio, la cual

fue fundamental para el desarrollo de este proyecto. De este centro, también agradezco a

Richard O’Leary, Gordon Dobie, Walter Galbraith por sus asesorías técnicas, y a Jurek

por su valiosa amistad.

A los profesores: Toshio Fukuda, Tetsuo Sawaragi, Kenzo Nonami, Takashi Matsuyama,

Edwardo Fukushima, Hiroshi G. Okuno, Masanori Okuyama por permitirme visitar el

Fukuda Laboratory, Sawaragi Laboratory, Nonami Laboratory, Matsuyama Laboratory,

Hirose & Fukushima Laboratory y el Okuno & Ogata Laboratory, respectivamente.

Al profesor Javier Herrera por facilitarme el osciloscopio que necesitaba para hacer mis

experimentos.

Al programa Enlaza Mundos de la Alcaldía de Medellín y a la oficina de Bienestar

Universitario de la Facultad de Minas por haber financiado parte de mi pasantía.

A Prodeminas por los créditos que me concedió para el pago de la mayoría de mis

matriculas de mis estudios de maestría.

VIII Enjambre Colaborativo Robótico Heterogéneo para la Identificación de Materiales

A mi madre por sus valiosas enseñanzas, apoyo, oraciones, confianza y amor

A mi familia, y en especial a mi abuela Noemi, por todo lo que me aportaron en mi

formación y durante esta maestría.

A mi iglesia por su apoyo, amor, confianza, oraciones y consejos.

En definitiva a cada una de esas personas que como instrumentos de Dios me apoyaron,

creyeron o me animaron en este proceso. A los cuales les estoy profundamente

agradecido.

Resumen y Abstract IX

Resumen

En la presente tesis de maestría se aborda el desarrollo de un sensor ultrasónico para la

identificación de materiales con base en la impedancia acústica de la muestra

inspeccionada. El sensor debe ser adecuado en términos de costo computacional, para

su implementación en robots de pequeño tamaño. Esto se logra mediante el novedoso

método Peniel. El circuito electrónico y algoritmo asociados al método propuesto, tienen

como principales fortalezas su sencillez circuital y su bajo costo computacional,

respectivamente. Estas dos importantes características permitieron que se pudiera

implementar el sensor en dos robots del kit robótico de bajo costo TEAC2H-RI, el cual fue

construido como parte de esta tesis de maestría. El sistema desarrollado fue probado

con muestras de acrílico, aluminio y vidrio. En los experimentos llevados a cabo estos

materiales se identificaron con exactitud del 100% en un total de diez ensayos. Según la

literatura revisada, es la primera vez que en un sistema robótico se logra la

implementación de la identificación ultrasónica de materiales con base en la impedancia

acústica.

Palabras clave: Ultrasonido, Ensayos No Destructivos (NDT), Impedancia Acústica,

Sensores, Pequeños Robots, Identificación de Materiales.

X Enjambre Colaborativo Robótico Heterogéneo para la Identificación de Materiales

Abstract

The development of an ultrasonic sensor for materials identification, based on the

acoustic impedance of the inspected sample, was addressed on this work. This sensor

had to be appropriated, in terms of computational cost, in order to be implemented in

small robots. This was achieved by the novel method Peniel. The associated electronic

circuit and the algorithm of this method have as main strengths their circuital simplicity

and the low computational cost, respectively. These two characteristics let the sensor to

be implemented in two robots of the low cost robotic kit TEAC2H-RI, which was

constructed as part of this master thesis. The developed system was proved with acrylic,

aluminum and glass samples. In the performed experiments those materials were

identified with 100% accuracy in all of ten trials. According to the literature review, it is the

first time which is achieved the implementation in a robotic system of the ultrasonic

material identification based on the acoustic impedance.

Keywords: Ultrasound, Non Destructive Testing (NDT), Acoustic Impedance, Sensors,

Small Robots, Material Identification.

Contenido XI

Contenido

Pág.

Resumen ......................................................................................................................... IX

Lista de figuras ............................................................................................................. XIII

Lista de tablas ............................................................................................................. XVI

Lista de Símbolos y abreviaturas .............................................................................. XVII

Introducción .................................................................................................................... 1

1. NDT por medio de Ultrasonidos .............................................................................. 7 1.1 Planteamiento del Problema ............................................................................ 7 1.2 Justificación ..................................................................................................... 8 1.3 Objetivos.......................................................................................................... 9

1.3.1 Objetivo General ................................................................................... 9 1.3.2 Objetivos Específicos ............................................................................ 9

1.4 Marco Teórico: Ultrasonido. ............................................................................. 9 1.4.1 Características del Ultrasonido ............................................................ 10 1.4.2 Transductores ultrasónicos ................................................................. 14 1.4.3 Aplicaciones ........................................................................................ 17 1.4.4 Aplicaciones Identificación de materiales. ........................................... 19 1.4.5 Métodos para la medición de la impedancia acústica o sus efectos. ... 24 1.4.6 Sistemas Robóticos para NDT Ultrasónico. ......................................... 26

2. Método de la Pendiente ......................................................................................... 29 2.1 Pruebas en aire ............................................................................................. 29 2.2 Método de la Pendiente 1 .............................................................................. 32

2.2.1 Coeficiente de Decaimiento................................................................. 32 2.2.2 Pruebas y resultados........................................................................... 40

2.3 Método de la Pendiente 2 .............................................................................. 41

3. Método Peniel ......................................................................................................... 47 3.1 Modelo Matemático Asociado ........................................................................ 47 3.2 Circuito electrónico ........................................................................................ 53

3.2.1 Circuito electrónico de agrupamiento. ................................................. 53 3.2.2 Circuito electrónico de identificación de pico ....................................... 54 3.2.3 Circuito electrónico de identificación de cambios de duración ............. 55

3.3 Algoritmo ....................................................................................................... 57 3.4 Resultados ..................................................................................................... 59

XII Enjambre Colaborativo Robótico Heterogéneo para la Identificación de Materiales

4. Enjambre Robótico y Sensor .................................................................................69 4.1 Implementación del Sensor en Dos Robots ....................................................70 4.2 Resultados .....................................................................................................73 4.3 Pantallas Gráficas ..........................................................................................75 4.4 Otros Patrones de Señal Ultrasónica para la Identificación de Materiales. .....76

5. Conclusiones y Trabajo Futuro .............................................................................79

Bibliografía .....................................................................................................................85

Contenido XIII

Lista de figuras

Pág.

Figura 1-1:Testeo Ultrasónico por eco-pulso. Tomado de [NASA, 2007] ....................... 15 Figura 1-2: Testeo Ultrasónico a través del Material. Tomado de [NASA, 2007] ............ 16 Figura 1-3: Testeo Ultrasónico con Ángulo de Inclinación. Tomado de [NASA, 2007] ... 16 Figura 1-4: Prototipo del Vehículo para NDE ultrasónica [Friedrich et al, 2006] ............. 27 Figura 2-1: Configuración para los experimentos en aire usando como objetivo una placa de aluminio de 100mm*150mm*15mm ........................................................................... 29 Figura 2-2: Reverberaciones que se producen entre un placa de aluminio de 150mm*100mm*15mm y un transductor ultrasónico de 50Khz. ...................................... 31 Figura 2-3: Reverberaciones que se producen dentro de una placa de cobre de 10mm de espesor y usando un transductor ultrasónico de 4.2MHz. El acople entre el transductor y la muestra inspeccionada es gel industrial. .................................................................... 33 Figura 2-4: Reverberaciones que se producen dentro de una placa. El acople entre el transductor y la muestra inspeccionada es un acople líquido. ........................................ 34 Figura 2-5: Usando un transductor ultrasónico de 4.2MHz y un gel industrial como acople líquido, se inspeccionan muestras de 15mm de espesor de a) Aluminio y de 10mm de espesor de b) Cobre c) Acero d) Latón ........................................................................... 35 Figura 2-6: Placas inspeccionadas, donde se tiene que a) acero de 10mm, b) acero de 6mm (de está no se presentan los resultados), c) cobre de 10mm, d) latón de 10mm y e) aluminio de 15mm .......................................................................................................... 36 Figura 2-7: Inspección ultrasónica, mediante un transductor ultrasónico de 10 MHz, de una pipeta transportadora de petróleo llena de aire en su interior. El material de la pipeta es acero. Se aplica la técnica de ajuste de una función exponencial a los picos de las reverberaciones. [Gunarathne, 1997] ............................................................................. 37 Figura 2-8: Circuito propuesto para la identificación de materiales con base en la impedancia acústica ....................................................................................................... 40 Figura 2-9: En azul curva que se ajuste a los datos de [Gunarathne, 1997], en rojo las rectas que unen los puntos donde aproximadamente se encuentran los picos máximos de las reverberaciones (en negro) ....................................................................................... 41 Figura 2-10: Usando dos transductores de 125KHz en la configuración a través del material (figura 1-2) se inspeccionó una muestra de a) aluminio de 16mm b) vidrio de 14mm. En c) se tienen a) y b) superpuestas, pero haciendo que la amplitud pico de aluminio sea igual a la que se produce en vidrio, esto con el propósito de hacer una correcta comparación ..................................................................................................... 43

XIV Enjambre Colaborativo Robótico Heterogéneo para la Identificación de Materiales

Figura 2-11: División del eco recibido en tres intervalos, para los cuales se hace cálculo de la energía contenida en ellos ..................................................................................... 44 Figura 3-1: Comportamiento de la duración del intervalo de tiempo en función de la ganancia. El intervalo de tiempo es el tiempo durante el cual una señal exponencial se encuentra por encima de w (0.5 en este caso). ............................................................... 49 Figura 3-2: Comportamiento del incremento de la duración del intervalo de tiempo (∆t) en función del coeficiente de decaimiento para valores de G1=10, 20, 30 y de G2= 20, 30, 40 ....................................................................................................................................... 52 Figura 3-3: Circuito electrónico para asegurar que sean similares los valores A de las señales que se comparan en términos de la duración del intervalo de tiempo. A este circuito se le llama circuito de agrupamiento. La abreviación Amp. se refiere a amplificador y la Comp. se refiere a comparador. ........................................................... 54 Figura 3-4: Circuito electrónico para estimar el valor A. Amp1, Amp2, Amp3 y Amp4 son los mismos que en la figura 19. Env. significa detector de envolvente. ........................... 55 Figura 3-5: Circuito electrónico para cálculo de las duraciones asociadas a diferentes valores de ganancias. ..................................................................................................... 56 Figura 3-6: Flujograma asociado al algoritmo del método Peniel ................................... 58 Figura 3-7: Diagrama de la configuración experimental usada en el procedimiento 1. El acoplante es aceite. Tx y Rx se refieren al transmisor y receptor, respectivamente. Se procura que Tx y Rx se encuentren en un mismo punto de coordenadas (x, z). Por otro lado, y representa la profundidad y por tanto siempre es diferente. ................................ 60 Figura 3-8: Incremento de la duración del Intervalo de Tiempo para los resultados obtenidos usando el procedimiento 1. Los materiales inspeccionados fueron a) Acrílico b) Vidrio y c) Aluminio ......................................................................................................... 62 Figura 3-9: Intervalos que se definieron para ∆t en el método Peniel para identificar el material de las muestras seleccionadas: Acrílico (Ac), Vidrio (Vi) y Aluminio (Al) ............ 63 Figura 3-10: Voltaje pico para los resultados obtenidos usando el procedimiento 1. Los materiales inspeccionados fueron a) Acrílico b) Vidrio y c) Aluminio ............................... 64 Figura 3-11: Incremento de las duraciones del intervalo de tiempo (∆t) para los resultados obtenidos mediante el uso del procedimiento 1. Los materiales inspeccionados fueron a) Acrílico b) Vidrio y c) Aluminio.......................................................................... 65 Figura 4-1: Robot madre e hijo en exploración del entorno [González et al, 2010b] ....... 69 Figura 4-2: Diagrama de la configuración experimental implementando el sensor ultrasónico en dos robots. En el lado izquierdo se encuentra el robot hijo (son-robot) con el transmisor ultrasónico y en el lado derecho el robot madre (Mom-Robot) con el receptor ultrasónico. ....................................................................................................... 71 Figura 4-3: Foto de la configuración experimental implementando el sensor ultrasónico en dos robots. En el lado izquierdo se encuentra el robot hijo (2) con el circuito electrónico de emisión (4), el transductor ultrasónico de transmisión (6) y la tarjeta principal (9) del robot hijo. En el lado derecho el robot madre (1) con el circuito electrónico de recepción (3), el transductor ultrasónico de recepción (5) y la tarjeta principal (10) del robot madre. Así mismo, se pueden ver en esta figura una muestra de vidrio (7) que está siendo inspeccionada por los dos robots y además el cable de conexión (8) entre el PC y el robot madre. ...................................................................... 72

Contenido XV

Figura 4-4: Sección del algoritmo Peniel usado para identificación de materiales por medio del robot madre del kit TEAC2H-RI. El software de programación es Winide. ...... 73 Figura 4-5: resultados que se obtienen en el PC cuando se inspecciona con el kit TEAC2H-RI y el sensor Peniel muestras de aluminio (“EL MATERIAL ES ALUMINIO”), acrílico (“EL MATERIAL ES ACRÍLICO”) y vidrio (“EL MATERIAL ES VIDRIO”). El cuadro rojo contiene el botón que se debe seleccionar para activar la captura de los datos enviados por el robot madre, mientras que el azul es para detener la captura. .............. 76

Contenido XVI

Lista de tablas Pág.

Tabla 1-1: Comparación de algunos de las propiedades acústica del aire, agua potable y aluminio (todos a condiciones normales al nivel del mar) Tomada de [Leighton, 2007] 17 Tabla 2-1: Características del transductor AT50 [Airmar Technology, 2011]. .............. 30 Tabla 2-2: Impedancia acústica, coeficiente de reflexión y transmisión cuando el primer medio es aire [Olympus, 2011], [Onda, 2011]. ............................................................... 32 Tabla 2-3: Características del transductor AT120 [Airmar Technology, 2011]. ............ 42 Tabla 3-1: Desempeño del sensor desarrollado para la identificación de materiales realizando el procesamiento con Matlab ......................................................................... 66 Tabla 4-1: Significado de algunas salidas del sistema robótico ...................................... 74 Tabla 4-2: Desempeño del sensor desarrollado para la identificación de materiales realizando el procesamiento sólo mediante microcontrolador ......................................... 75

Contenido XVII

Lista de Símbolos y abreviaturas Símbolos con letras latinas

Símbolo Término Unidad SI Definición Ar Amplitud de la onda reflejada 1 Ec. 3 Ai Amplitud de la onda Incidente 1 Ec. 3 A Amplitud 1 Ec. 7 B Coeficiente de Decaimiento 1 Ec. 7

c Velocidad del Sonido m

s

f Frecuencia Hz T

1

fr Frecuencia de resonancia Hz T

1

G Ganancia 1 DF

ls Espesor de una muestra de placas

paralelas m DF

Rc Coeficiente de reflexión 1 - T Temperatura K DF Tc Coeficiente de transmisión 1 - t Tiempo S DF

V Voltaje V Q

W

Z Impedancia Acústica 6

210sm

kg

ρc

Símbolos con letras griegas

Símbolo Término Unidad SI Definición αab Coeficiente de Absorción Logarítmica 1 DF

∆t Cambio en la duración del intervalo de

tiempo 1 -

λ Longitud de onda m DF

ρ Densidad Kg/m3

V

m

Ω (Ohmios) Resistencia Eléctrica m

s

XVIII

Enjambre Colaborativo Robótico Heterogéneo para la Identificación de Materiales

Introducción

Los controles de calidad han tomado un rol fundamental para permitir el funcionamiento

de muchos de los campos industriales. En algunos casos la vida de muchas personas se

encuentra en riesgo si para un proceso industrial especifico una pieza fue sometida a un

control de calidad mediocre. Esto ha impulsado un creciente interés por la investigación

en estas temáticas y continuamente se hacen grandes inversiones económicas para

garantizar que los productos ofrecidos son de la mejor calidad y no ponen en riesgo la

vida de los que lo utilizan. Esto se logra mediante métodos de inspección que evalúan la

muestra.

Esta evaluación o ensayo de la muestra se puede clasificar como destructiva o no

destructiva. El procedimiento para el primer caso implica tomar aleatoriamente una

muestra de un lote de producción y a partir de esto desarrollar pruebas destructivas que

dejan la muestra inútil para ser utilizada. A partir del número de elementos de la muestra

que se encuentren defectuosos se estimará mediante métodos probabilísticos cuantos

del lote restante de producción se encuentran defectuosos. Si el número de elementos

defectuosos estimado está por encima de cierta tolerancia entonces todo el lote será

rechazado, de lo contrario se aprobará. Como se puede ver los métodos de esta

clasificación no inspeccionan directamente la muestra que va a ser implementada y esto

puede ser peligroso para algunas aplicaciones particulares.

Algunas aplicaciones donde se debe evitar al máximo el implementar los ensayos

destructivos son la industria aeronáutica, espacial o automotriz, entre otras. Debido a

esto los Ensayos No Destructivos (NDT) se han convertido en un atractivo campo

investigativo para dar respuesta a esta necesidad. Este campo se aborda desde

diferentes perspectivas buscando siempre proponer el mejor método en términos de

confiabilidad, costos, rapidez y sencillez de implementación. Algunos de los diferentes los

sistemas de NDT se basan en: Análisis de Vibraciones, Termografía Infrarroja, Análisis

2 Introducción

de Emisiones Acústicas, Ultrasonidos, Tomografía Computarizada de Rayos X, Ground

Penetrating Radar (GPR), Radiografía Digital, Métodos de Testeo Óptico,

Representación Óptica por Corrientes de Foucault, Testeo de Cables Magneto-

Inductivos, entre otros.

Muchos de estos métodos requieren de un operario experto en la interpretación de los

resultados o que se encargue de manipular el sistema de inspección. Esto puede reducir

la confiabilidad de las mediciones si se toma en cuenta que fatiga, estrés y desatención

entre otros estados del ser humano, puede llevar a que los experimentos no se

desarrollen de la manera correcta o que los resultados sean mal interpretados y por tanto

la evaluación del componente errónea.

La problemática asociada a factores humanos de error puede solucionarse mediante la

apropiada automatización del sistema y de esta manera se puede tener una mayor

confiabilidad y mayor rapidez para desarrollar los ensayos. Este es un estado deseable

para todos los campos de los NDT y muchos esfuerzos investigativos a nivel mundial lo

abordan desde diferentes perspectivas.

La robótica se ha presentado en los últimos años como una manera adecuada de brindar

autonomía a los NDT. No obstante, se presenta como principal limitante para alcanzar

esto que muchos de los métodos de NDT tienen altos requerimientos de cómputo lo que

a su vez implicaría que el sistema robótico debe tener un tamaño considerablemente

grande para portar el sistema de control y procesamiento o en su defecto tener una

excelente comunicación como un sistema remoto encargado de procesar los datos, lo

cual resta considerable autonomía al robot o grupos de robots. Adicionalmente, es

necesario considerar que robots de grande tamaño limitan considerablemente los lugares

a los que se puede acceder y en caso de falla o destrucción los costos asociados son

superiores a si se usa robots de pequeño tamaño.

Uno de los factores críticos para construir un sistema robótico de pequeño tamaño y bajo

costo es el desarrollo del método apropiado para de esta manera hacer un desarrollo

óptimo del software y hardware del sistema sensórico. Si el diseño se hace basándose

en un profundo análisis del contexto de la aplicación específica se puede generar una

considerable reducción en los requerimientos y complejidad del sistema como un todo.

Introducción 3

El obtener el método más pertinente según el contexto de la aplicación depende en gran

parte de la correcta selección o identificación del patrón de señal que se usará para

caracterizar la condición de la muestra inspeccionada. Para ondas ultrasónicas los

patrones se manifiestan en las variaciones de tres variables: amplitud, fase y frecuencia

de la onda. Estos se afectan dependiendo de las propiedades de la muestra

inspeccionada. Algunas de estas propiedades son atenuación, impedancia acústica,

velocidad del sonido, entre otras.

Cuando se identifica cambios en la atenuación, o desviaciones de los valores esperados

de la impedancia acústica o velocidad del sonido en el material, se puede deber a fisuras

internas, niveles inadecuados de rugosidad en la muestra, desgaste interno o externo, o

incluso indicar la probabilidad que en poco tiempo se presentará una falla en el elemento

evaluado.

Para el caso particular de la identificación de materiales ultrasónica basada en el cambio

de impedancia acústica del material, sus aplicaciones no solo se encuentran en el campo

de los NDT sino además en la seguridad, el bienestar humano, la salud, entre otras.

Algunos ejemplos son: identificar desgaste en el material inspeccionado, ausencia de

adherente en puntos particulares de dos placas que están adheridas, presencia de

contaminantes dentro de comida enlatada, minas anti-personales submarinas o

subterráneas, tumores en el cuerpo humano, el estado de pipetas transportadoras de

petróleo, entre otras aplicaciones.

En la presente tesis de maestría se aborda la automatización del proceso de

identificación de materiales mediante un robot y se presenta el desarrollo del método

Peniel usado para la identificación de materiales, a partir del cual se han diseñado y

construido un circuito electrónico y un algoritmo para la identificación de materiales. Las

características de bajo costo computacional del método han permitido que se haya

implementado en dos robots del kit robótico TEAC2H-RI: robot madre y robot hijo. Se

desarrollaron pruebas en acrílico, aluminio y vidrio con el sistema robótico, y para todas

ellas se identificó correctamente el material lo cual se traduce en que el sistema es 100%

efectivo en la identificación de materiales con base en la impedancia acústicas.

4 Introducción

El esquema de presentación de este trabajo es como se describe a continuación: en el

capítulo 1 se presenta el planteamiento del problema, la justificación, los objetivos,

definidos para el proyecto, el marco general de los ultrasonidos y el estado de arte de la

identificación de materiales con ultrasonidos. En el capítulo 2 se presentan los dos

primeros métodos que se obtuvieron dentro de esta tesis para la identificación de

materiales: el método de la pendiente 1 y el método de la pendiente 2. En el capítulo 3 se

presenta el desarrollo del método Peniel, su modelo matemático, su circuito electrónico,

su algoritmo y el sensor desarrollado a partir de estos insumos. Se presentan también los

resultados de la identificación de materiales. En el capítulo 4 se presenta la

implementación del sensor en dos robots del kit robótico TEAC2H-RI y los resultados de

la identificación de materiales. Finalmente, en el capítulo 5 se presentan las conclusiones

y el trabajo futuro de la presente tesis.

Introducción 5

1. NDT por medio de Ultrasonidos

1.1 Planteamiento del Problema

La Evaluación no Destructiva (NDE) y el Ensayo no Destructivo (NDT) de Materiales ha

sido de las áreas de mayor investigación desde sus inicios en los años 20 cuando aún

era considerada una curiosidad propia de los laboratorios de investigación. Actualmente,

se encuentra presente en casi todo sector de la industria. Algunas de sus aplicaciones

son la detección de fisuras, huecos y fallas, internas o externas, en materiales

aeroespaciales, puentes o edificios. Esto es de vital importancia en industrias como la

aérea, donde no se podría garantizar los estándares de calidad y seguridad sino

existieran los NDT y NDE. Otros de sus usos son determinar las propiedades de las

muestras inspeccionadas, tales como impedancia acústica, tipo de material, espesor,

viscosidad, entre otros.

Las técnicas usadas para lograr esto se pueden basar en señales infrarrojas,

ultrasónicas, sónicas, ópticas, entre otras. Los NDT y NDE basados en ultrasonidos son

de los más usados, debido a su bajo costo y por sus ventajas técnicas sobre otros

métodos en ciertas aplicaciones. Unas de ellas es la identificación de materiales lo cual

es de gran relevancia en la exploración petrolífera, la industria cementera, la industria

alimenticia y la identificación de minas antipersonales tanto en el suelo como en el agua.

Empero, tanto estos sistemas como la mayoría de los NDT y NDE no han logrado

entregar todo su potencial porque en muchos casos se requiere de un operario altamente

calificado que se encargue de hacer las mediciones e interpretar los resultados

obtenidos. Esto limita grandemente la velocidad del proceso y además lo hace

dependiente del estado de ánimo o cansancio del operario, lo cual puede hacer que

ciertos factores importantes sean pasados por alto.

8 Enjambre Colaborativo Robótico Heterogéneo para la Identificación de Materiales

Pregunta de Investigación

Tomando en cuenta las limitaciones anteriormente expuestas se podrían formular las

siguientes preguntas de investigación:

• ¿Cómo construir un sistema sensórico y autónomo para la identificación de

materiales de objetos con caras planas?

• ¿Qué caracteriza un módulo de percepción ultrasónica para la identificación de

materiales con base en la impedancia acústica?

• ¿Cuáles son las características de un enjambre colaborativo para la identificación

de materiales con base en la impedancia acústica?

• ¿Cuáles son los patrones en el eco de señal ultrasónica que permiten la

identificación de materiales con base en la impedancia acústica?

• ¿Cómo construir el módulo de percepción para la identificación de materiales?

• ¿Cómo construir un enjambre colaborativo con un módulo de percepción para la

identificación de materiales con base en la impedancia acústica?

• ¿Cómo desarrollar una interfaz gráfica de PC para visualizar los datos capturados

por el enjambre?

• ¿Es correcto el modelo construido?

Hipótesis

Un enjambre robótico heterogéneo con un sistema de percepción compuesto de diversos

sensores permite la automatización del proceso de identificación de materiales con base

en la impedancia acústica.

1.2 Justificación

La identificación de materiales por medio de ultrasonidos, tiene aplicaciones en la

exploración petrolífera, la búsqueda de minerales, la industria cementera, la producción

de alimentos y la identificación de minas antipersonales en el suelo y en el agua, entre

otras.

Actualmente hay sistemas que cumplen con este propósito pero tienen ciertas

limitaciones como ausencia de automatización, altos requerimientos computacionales,

grandes costos de implementación, entre otras.

NDT por medio de Ultrasonidos 9

Esta tesis no solo se enfoca en la creación de un sistema para la identificación de

materiales, sino también crear bases sólidas para nuevas investigaciones como

enjambres robóticos para la identificación y localización de minas antipersonales en un

área.

1.3 Objetivos

1.3.1 Objetivo General

Construir un enjambre Robótico para la Identificación del Material de Objetos con

Caras Planas

1.3.2 Objetivos Específicos

• Caracterizar el módulo de percepción ultrasónica para la identificación de

materiales

• Caracterizar el enjambre robótico para la identificación de materiales

• Determinar los patrones en el eco de señal ultrasónica que permiten la

identificación de materiales.

• Construir el módulo de percepción para la identificación de materiales.

• Construir el enjambre robótico integrando el módulo de percepción para la

identificación de materiales.

• Desarrollar la interfaz gráfica de PC para visualizar los datos capturados por el

enjambre

• Validar el modelo construido mediante pruebas de campo.

1.4 Marco Teórico: Ultrasonido.

La definición más ampliamente aceptada para los ultrasonidos es que son ondas que

transportan energía mecánica a través de vibración local de partículas, pero sin que

estas tengan un transporte neto. Su rango de frecuencia se encuentra por encima del

rango audible, es decir, 20KHz, y se extiende hasta muy por encima de los cientos de

Mega Hertz. Sin embargo, está definición es incompleta debido a que en algunos casos

si se presenta transporte neto de las partículas, aún más -no se puede asumir una sola


frecuencia para la onda, ya que en su interacción con el medio su contenido tonal puede

variar [Leighton, 2007]

Los errores previamente mencionados, junto con otros igualmente importantes, se deben

a que erróneamente se asume a la acústica como un campo concluido, lo cual hace que

también así se considere a la física ultrasónica. Es decir, como si las importantes

ecuaciones que la describen o los más importantes conceptos que tiene asociados, se

hubiesen escrito hace más de un siglo. Este hecho ha afectado gravemente la

investigación en ultrasonidos, dado que designa a los investigadores en esta temática la

sola tarea de trasladar esa teoría establecida en tecnologías prácticas. Esta simplista

concepción ha tenido la terrible consecuencia que se desestima su potencial de

aplicación y junto con esto que no se comprenda muchos de sus efectos en la materia,

siendo necesario por lo tanto un cambio de perspectiva en el que se asuma al ultrasonido

con el rigor y complejidad adecuados [Leighton, 2007].

A continuación, se presentan algunas características del ultrasonido, los dispositivos más

comunes para su generación, los modos de interacción y algunas de sus aplicaciones.

1.4.1 Características del Ultrasonido

Ciertas características de las ondas ultrasónicas se presentan en las siguientes líneas:

• Variables: siendo una onda puede ser definida mediante las variables de

amplitud, velocidad, frecuencia, longitud de onda y fase.

Algunos de los fenómenos físicos que afectan la onda ultrasónica son:

• Reflexión y Transmisión: la reflexión ultrasónica en el borde entre dos

materiales diferentes puede expresarse mediante: [Gunarathne, 1997], [Kessler,

2004].

2

21

12

+

−=

ZZ

ZZRc (1)

21

124

ZZ

ZZTc += (2)

21

12

ZZ

ZZ

A

A

i

r

+

−= (3)

Donde Ar y Ai son la amplitud de la onda incidente y la onda refleja,

respectivamente. Rc es el coeficiente de reflexión, Tc el coeficiente de transmisión,


y Z1 y Z2 son la impedancia acústica del primer y segundo medio,

respectivamente.

Empero, en la mayoría de las inspecciones por medio de ultrasonidos, el

transductor ultrasónico no tiene un perfecto contacto con el material

inspeccionado y para acoplarlo se usa un líquido acoplante. Como consecuencia

de esto la impedancia real, Zreal, es modificada de la siguiente manera:

+

+=

tZZ

tZZ

ZZ

realc

creal

capp

λπλπ

2tanh

2tanh

(4)

Donde Zapp es la impedancia aparente, λ es la longitud de onda acústica, Zc y t son

la impedancia acústica y espesor del acoplante, respectivamente.

Si se conoce la impedancia acústica (real o aparente, según sea el caso) de uno

de los medios, la amplitud de la onda incidente y la onda reflejada, se puede

encontrar a partir de (3) la impedancia acústica del otro medio (real o aparente,

según el caso), [Gunarathne, 1997], tal y como se muestra a continuación:

−

+

=

Ai

A

Ai

A

ZZr

r

1

1

12 (5)

La importancia de conocer estos conceptos sobre la impedancia acústica radica

en que es una propiedad de los materiales que puede usarse para identificar o

caracterizar el material. Esto también se puede comprender al analizar otra

expresión que permite calcular la impedancia acústica como el producto de la

densidad y la velocidad del sonido en el material, tal como se puede ver en (6):

cZ ρ= (6)

Donde Z es la impedancia acústica, ρ es la densidad, y c es la velocidad del

sonido en el medio [Ohtanil et al, 2006], [Chung et al, 2010], [González et al,

2010a]. Estas variables también son propiedades intrínsecas de cada material y

por tanto confirman la posibilidad de identificar el material mediante el

conocimiento de la impedancia acústica.

Algunos ejemplos del aprovechamiento de esta propiedad se encuentran en la

industria automotriz mediante la identificación de fisuras internas de partes, o la


identificación de la ausencia de adherente entre placas de aluminio o acero [Allin,

2002]. Así mismo en la industria petrolífera importantes aplicaciones como el

monitoreo del estado interno de las pipetas transportadoras pueden realizarse a

partir de estos principios. En el campo de la seguridad se presentan resultados

prometedores para mediante este principio detectar las minas antipersonales.

• Atenuación: el valor de la amplitud de la onda ultrasónica disminuye conforme se

aleja de su punto de origen. Uno de las variables que produce esto es la

atenuación, que cuantitativamente puede expresarse mediante el Coeficiente de

Absorción Logarítmica αab. Su valor depende del medio en que se propaga la

onda y puede variar de un punto a otro del mismo material cuando hay impurezas

presentes. Por ejemplo, mientras para una onda ultrasónica de 10KHz que se

propaga en el agua la distancia que puede alcanzar antes de decaer su amplitud

a 1−e de su valor inicial es de 250Km, para la misma onda en el agua de mar y en

el aire es de 10Km y 50m, respectivamente. Esta variable es una de las más

críticas ya que limita la profundidad a la que se pueden realizar las mediciones

ultrasónicas [Leighton, 2007], [Kessler, 2004].

• Dispersión: conforme la onda ultrasónica se aleja de su fuente de origen su haz

de radiación tiende a expandirse, por consiguiente su intensidad por unidad de

área disminuye, lo que a su vez implica que a grandes distancias sus valores de

potencia sean casi imperceptibles. Adicionalmente, como las superficies sobre las

que incide la onda tienen dimensiones finitas, la porción del eco que reflejen

dependerá de la relación longitud del frente de onda a las dimensiones del objeto,

en ese punto. Esta es una de las limitantes de los ultrasonidos para detectar

pequeños objetos a grandes distancias [Kessler, 2004].

• Variación en frecuencia: cuando el ultrasonido se propaga en ciertos medios

puede presentarse efectos no lineales que dan como resultado la aparición de

armónicos en la señal, es decir, la energía inicial de la señal que estaba

concentrada en un ancho de banda especifico ahora se encuentra dividida en un

mayor número de frecuencias, lo que implica que dentro del ancho de banda

inicial se tendrá una menor amplitud. No obstante, ante estos armónicos el mismo

medio de transmisión tiende a presentarse como un filtro pasa bajas y por tanto a

largas distancias tienden a desaparecer las componentes de alta frecuencia. Este


comportamiento es utilizado para caracterizar la respuesta en frecuencia de los

diferentes materiales [Leighton, 2007].

• Variación de velocidad: diferentes propiedades del medio de propagación del

ultrasonido o del objeto estudiado pueden generar variaciones de la velocidad,

algunos de ellos son la temperatura, la humedad, impurezas y en los líquidos,

también la presencia de burbujas.

La temperatura es una de las variables que tiene un mayor impacto en el cambio

de la velocidad de este tipo de onda. Esto se puede ilustrar mediante la siguiente

expresión:

2731

TVoVs += (7)

Donde V0 es la temperatura del sonido en el medio a 0ºC, y T es la temperatura

actual en ºC. En el aire a temperatura ambiente (20ºC), y con una velocidad inicial

V0 de 331m/s, Vs es de 343m/s [Mejía R., 2004], [Jiménez et al, 2008].

También la velocidad de la onda se halla dependiente del medio en el que se

propaga, por ejemplo, para temperatura ambiente en el aluminio es de 6400 m/s,

en el aire es de 343 m/s y en el agua es de 1500 m/s.

Adicional a las características anteriormente mencionadas, existen otras que igualmente

son importantes y que son aprovechadas en diversas aplicaciones. Estas son los modos

de propagación. Las ondas ultrasónicas tienen diversos modos de propagación, estos se

presentan a continuación:

• Onda acústica: Las ondas acústicas pueden propagarse en diferentes modos,

como son: Onda Plana Longitudinal (Compresión), Onda Plana Shear

(Desplazamiento Transversal) y Onda de Torsión. Otros tipos diferentes a los de

onda plana, son: Onda Rayleigh, Ondas Lamb, Ondas Love, Ondas Stoleney y

Ondas Faraday. La energía contenida en uno de estos tipos de propagación

puede transformar en otro en los límites entre dos medios [Leighton, 2007],

[Kessler, 2004].

La más común y familiar de estas formas de onda acústica es la Onda

Longitudinal de Compresión, en la cual las partículas se desplazan paralelamente

a la dirección de movimiento de la onda. Es de especial importancia saber que

para los casos anteriormente descritos, las partículas solo se desplazan


localmente u oscilan, y es la onda la que se desplaza desde la fuente hasta el

detector [Leighton, 2007], [Kessler, 2004].

1.4.2 Transductores ultrasónicos

En la naturaleza el ultrasonido es usado por seres vivos como los murciélagos, perros,

delfines, algunas clases de peces, ballenas y mariposas. Estos las usan para evitar a sus

depredadores, navegar entornos, buscar e identificar su presa, entre otros. El murciélago

es uno de los animales que ha generado mayor fascinación en los investigadores, pero

aún hay comportamientos que no se han logrado explicar en su totalidad, como lo es su

capacidad para detectar presas que son más pequeñas que la longitud de onda que

emite [Devaud et al, 2006]. Muchos de las investigaciones en ultrasonidos han estudiado

y tratado de comprender y emular artificialmente las características de estos seres vivos

[CUE, 2011].

Artificialmente las ondas ultrasónicas pueden ser generadas mediante transductores

piezoeléctricos, los cuales convierten señales eléctricas en ondas ultrasonoras, y

viceversa. Esto se logra mediante el principio de la piezoelectricidad (llamado con base

en la palabra griega pieze in, que significa apretar o presionar) descubierto por los

hermanos Curie, cuando demostraron que los cristales de turmalina, cuarzo, topacio,

caña de azúcar, y sal de Rochelle al ser sometidos a ciertos esfuerzos mecánicos

producían polarización eléctrica. La piezoelectricidad que se produce en una pieza de

cuarzo fue la base para el electrómetro de Curie [Mould, 2007].

La primera aplicación práctica de este descubrimiento (luego de la medición de la

radioactividad) fue en un sonar piezoeléctrico. Este detector de submarinos fue

desarrollado en 1917- durante la primera guerra mundial- por Paul Langevin quien fue

uno de los estudiantes de Pierre Curie [Mould, 2007]. Actualmente, se usan no solo

transductores ultrasónicos piezoeléctricos, sino también electroestáticos, capacitivos,

magnetostrictivos, [Khuri-Yakub Ultrasonics Group, 2009] que permiten diversos

alcances, y aplicaciones específicas.

En las técnicas de caracterización, diagnóstico y medición por medio de ultrasonidos el

método usado consiste en la emisión de una onda ultrasónica al medio u objeto

estudiado y mediante el procesamiento del eco recibido se puede extraer la información


buscada. Algunas de las configuraciones más usadas para esta tarea se ilustran a

continuación:

• Testeo ultrasónico por eco-pulso: En este método el mismo transductor

ultrasónico es usado durante un lapso de tiempo como transmisor y en el

siguiente como receptor (figura 1-1). El eco presente en el receptor puede

provenir del choque de la onda transmitida con fisuras, discontinuidades, capas, o

en el lado opuesto del material. En este método para poder cambiar al modo

receptor desde el modo emisor se debe esperar un rango de tiempo específico,

llamado tiempo muerto, el cual da lugar a limitaciones en el rango mínimo de

sensado y puede dificultar la detección de ciertas características o defectos

[NASA, 2007] [Kessler, 2004].

Figura 1-1:Testeo Ultrasónico por eco-pulso. Tomado de [NASA, 2007]

• Testeo ultrasónico a través del material: En este método se fija un receptor

ultrasónico y un transmisor en lados opuestos del material evaluado (figura 1-2).

El transmisor emite una onda que atraviesa el material y llega al receptor con sus

variables de amplitud, frecuencia y velocidad modificadas por las características

del objeto estudiado. Se usa comúnmente en materiales múlticapa,

multicomponente o altamente atenuantes. Algunas de los problemas asociados

con este método son las reverberaciones producidas dentro del objeto, lo cual

puede llevar a sacar conclusiones erróneas acerca de las propiedades de la

muestra [NASA, 2007], [Kessler, 2004].


Figura 1-2: Testeo Ultrasónico a través del Material. Tomado de [NASA, 2007]

• Testeo Ultrasónico con Ángulo Inclinado: En este método se usan el

transmisor y receptor ultrasónicos en el mismo lado de la muestra (figura 1-3), sin

embargo en esta configuración los transductores hacen un ángulo θ con la

horizontal, que no necesariamente es cero. El transmisor emite una onda al

material evaluado, la cual se refleja en el lado opuesto con un determinado ángulo

y viaja como eco hacia el receptor. Esta configuración es usadas en diversas

aplicaciones como en la búsqueda de la posición exacta de fisuras en materiales.

[NASA, 2007], [Kessler, 2004].

Figura 1-3: Testeo Ultrasónico con Ángulo de Inclinación. Tomado de [NASA, 2007]

En la tabla 1-3 se puede ver el comportamiento del ultrasonido en tres medios: aire, agua

y aluminio. Se puede notar en esta tabla que los porcentajes de onda transmitida cuando

el aire es el acoplante y el material bajo inspección es agua y aluminio, son de 0.107% y


0.0094%, respectivamente. En cambio cuando el agua es el medio acoplante 29.8% de la

señal se transmite al interior del aluminio. Como evidencian estos resultados el aire es un

mal acople para sólidos, como el aluminio, o líquidos, como el agua.

Tabla 1-1: Comparación de algunos de las propiedades acústica del aire, agua

potable y aluminio (todos a condiciones normales al nivel del mar) Tomada de [Leighton,

2007]

1.4.3 Aplicaciones

El uso de los ultrasonidos abarca una gran variedad de campos en la medicina, la

tecnología, la seguridad, la exploración planetaria, la industria alimenticia, la estética,

entre otros. A continuación se presentan algunas de estas aplicaciones:

• Medicina: en la medicina su aplicación más conocida son las ecografías, las

cuales han estado en un proceso continuo de evolución, permitiendo cada día

tener mayor información del feto. También son usados para tratamientos

dentales, identificación y destrucción de tejidos malignos, en operaciones

cerebrales, en el diagnóstico de osteoporosis o el estado del hueso, cirugías,

entre otros [Leighton, 2007].

• Seguridad: desde la segunda guerra mundial hasta los conflictos actuales, el

sonar es la mejor opción en el campo submarino. Este por medio de la técnica de

tiempo de vuelo puede detectar la presencia de intrusos [Leighton, 2007].

Además, de esta aplicación se usan para la detección de minas antipersonales en

el agua [Bruschini et al, 1997] y en algunos casos en el suelo [Stepanić et al,

2003].


• Entretenimiento: algunas compañías aprovechando la variación de la

sensibilidad auditiva con la edad, envían mensajes en broadcasting de señales

ultrasónicas que en teoría solo podrían ser detectados por jóvenes, empero, sus

resultados no han sido lo suficientemente satisfactorios, ya que algunos adultos

mencionan haber escuchado los mensajes. Así mismo, en este campo se hace

muy prometedor la posibilidad que sean usados en la emisión de ondas sonoras

muy focalizadas para el envío de información personalizada, es decir, aunque dos

personas se encuentren cerca la una de la otra, se podría lograr mediante la

interacción de dos ondas ultrasónicas que la información solo llegue a la persona

deseada. [Leighton, 2007]

• Industria Alimenticia: en la industria alimenticia es usado para detectar la

presencia de cuerpos extraños en comida enlatada [Pallav et al, 2009], [Zhao et

al, 2003] o para dar ciertos niveles de cristalización en los alimentos. [Leighton,

2007]

• Robótica: de los sensores de rango usados para la evasión de obstáculos en

robótica los ultrasonidos son de los más usados. Adicionalmente, se usan

también para le generación de mapas de entornos [Mejía R., 2004], para

comunicación entre agentes robóticos, entre otros. [Siegwart et al, 2004],

[Jiménez et al, 2008]

• Ensayos No Destructivos (NDT): los dispositivos basados en ultrasonidos son

uno de los más usados en los NDT. Se usan, entre otras aplicaciones, para

detectar fisuras internas en objetos, identificar el material y la forma de los

mismos, medición de espesor, entre otros. [Leighton, 2007], [Kessler, 2004], [Allin,

2002].

• Industria Aeroespacial: son usados en los ensayos no destructivos para verificar

la presencia de fisuras internas en materiales aeroespaciales. Además, en los

últimos años se ha abordado su importancia en las exploraciones planetarias, ya

que su implementación permite conocer ciertas propiedades importantes de los

planetas [Leighton et al, 2008], [Leighton, 2009], [NASA, 2007], [Allin, 2002]

• Construcción: son adecuados para estudiar el comportamiento de mezclas

asfálticas y caracterizar la porosidad de estás, lo que permite conocer la velocidad

con los que los agentes químicos externos pueden penetrar el material y afectar


la durabilidad [Vidal 2006]. Adicionalmente, pueden ser usados para detectar

fisuras internas en estos materiales.

• Oceanografía Acústica: como sensores oceánicos, los sistemas acústicos

permiten detectar la presencia de reservas petrolíferas, sitios arqueológicos, y

monitorear una gran variedad de parámetros de importancia comercial y

ambiental, desde las poblaciones de peces hasta los efectos del calentamiento

global en el océano [Robb et al, 2009], [Leighton, 2007].

1.4.4 Aplicaciones Identificación de materiales.

La identificación de materiales mediante ultrasonido es muy importante para diversos

sectores de la industria, la investigación, la seguridad, la salud, entre otros. A diferencia

de otras técnicas para la identificación de materiales, los que se basan en ondas

ultrasónicas no solo son de inferior costo sino que además permiten en algunos casos

detectar objetos que se encuentren ocluidos por otros.

El procedimiento general para lograr esto se detalla a continuación:

1. Se utiliza una configuración específica como las mostradas de las figuras 1-1, 1-2,

1-3 o similares.

2. Se envía una onda ultrasónica al medio inspeccionado

3. Luego de la interacción de la onda con el objeto, una porción regresa en forma de

eco a su punto de origen y allí por medio de un receptor ultrasónico se captura.

4. Posteriormente se transmite a un sistema de acondicionamiento de señal, el cual

se compone de amplificadores, filtros, convertidores análogos a digital (CAD) etc.

5. Finalmente, se encuentra un sistema de procesamiento y control, el cual permite

llevar a cabo la etapa de mayor importancia en el proceso, es decir, el

procesamiento de señal. Para este caso se pueden usar microcontroladores,

microprocesadores, FPGA, ordenadores, entre otros dispositivos. En estos se

encuentra el algoritmo que identifica los patrones de señal respectivos e indica

que material está bajo inspección, así como también determina los pasos a seguir

ante un determinado estado. Con base en estos patrones es que el material

puede ser identificado.


A continuación se mencionan algunas de las aplicaciones que se basan en la medición o

monitoreo de la impedancia acústica de las muestras inspeccionadas y también como se

puede mediante señales ultrasónicas realizar esto.

• Medicina: en la medicina en [Carlson et al, 2003] se expone que conocer la

impedancia acústica junto con la velocidad del sonido es útil para determinar el

tiempo de solidificación del cemento óseo protésico, lo cual sería de gran

aplicabilidad en las cirugías de reconstrucción. En [Yoshizawa et al¸ 2004] se

menciona que un hueso humano con osteoporosis tiene una impedancia acústica

diferente a uno sano, de esta manera se presentan resultados prometedores para

la identificación de la osteoporosis mediante mediciones ultrasónicas. En

[Hughes et al, 2009] se ilustra que en los dientes la impedancia acústica de un

esmalte sano es diferente a la de un esmalte desmineralizado, de esta manera se

puede detectar de manera temprana el crecimiento de caries dentro del diente.

Estos resultados tendrían especial importancia al evitar la exposición al paciente a

los nocivos rayos X.

En el cuerpo no sólo las aplicaciones se encuentran en la evaluación de los

huesos sino que también se puede hacer esto en los tejidos humanos mediante

ecografía ultrasónica, la cual permite un monitoreo no invasivo y en tiempo real.

La impedancia acústica es una de las variables que se encuentra relacionada con

el estado de los tejidos. En [Shishitani et al, 2010] se presenta que mediante la

evaluación de la impedancia acústica de un músculo de pechuga de pollo se

puede reconocer zonas donde hay mayor coagulación que en otras, lo cual es de

especial importancia para la detección de tumores. Son muchas más las

aplicaciones que se encuentran en la medicina, pero para este caso sólo se

mencionan estas de manera ilustrativa.

• Industria Automotriz: en los últimos años en la industria automotriz con el fin de

reducir el peso de los automotores, y disminuir así el consumo de combustible, ha

estado tomando fuerza la unión de placas metálicas de poco espesor por medio

de adhesivos en vez de por soldadura. Además de los costos, los diseños

basados en esta filosofía ofrecen importantes ventajas sobre la unión por

soldadura tales como el no inducir calor en la zona de pegado y lograr que el

estrés entre las partes sea distribuido de manera más uniforme que en el caso de

la soldadura [Goglio et al, 1999], [Ganapathi, 2010], [Jian et al, 2002]. En [Goglio


et al, 1999], [Titov et al, 2008], [Chapman et al, 2006], [Hajian et al, 2011] se

utiliza mediciones que se basan en el coeficiente de reflexión para determinar el

estado de las placas metálicas adheridas con adhesivo tanto para muestras de

aluminio como de acero. En este caso la presencia de adhesivo entre dos placas

se verifica mediante el análisis de eco recibido. Cuando no hay una unión entre

alguna de las placas y el adhesivo entonces se encuentra aire. Dado que el aire

tiene una impedancia acústica muy inferior a la del adhesivo de la expresión (3)

se puede ver que la relación de reflexión para uno y otro caso es bastante

diferente. Esto se puede reconocer haciendo un análisis en el tiempo [Jian et al,

2002], [Titov et al, 2008], [Chapman et al, 2006], en la frecuencia [Allin et al,

2002b] o en la fase [Chapman et al, 2006]. Este es el principio básico para

detectar desuniones entre las junturas. Este es un área donde los ultrasonidos

tienen retos especiales como por ejemplo en la medición de las propiedades

adhesivas y cohesivas de los adhesivos de las junturas [Titov et al, 2008],

[Adams, 1997]. En [Jian et al, 2002] también se presenta el análisis ultrasónico de

junturas unidas con adhesivo. En este caso los especímenes a analizar son

motores de cohete de combustible sólido. Estos están formados por capas de

acero, goma y combustible sólido.

• Industria Energética: también, algunos métodos para la inspección ultrasónica

de oleoductos y gaseoductos se basan en la impedancia acústica [Rommetveit et

al, 2011], [Chnstidis et al, 1999], [Gunarathne et al, 2002]. En [Rommetveit et al,

2011] se menciona que se puede reconocer la presencia de depósitos de cera en

las tuberías basándose en el monitoreo de la impedancia acústica de la tubería.

En [Chnstidis et al, 1999] se propone una técnica similar para reconocer depósitos

de cal en las tuberías. En ambos casos cuando se presenta cal o cera en las

paredes de la tubería, los bajos valores de impedancia acústica de estos

materiales hacen que el eco ultrasónico recibido se encuentre considerablemente

afectado y con base en esto se detecta la presencia de estos problemas. Estos

depósitos es importante detectarlos cuando se producen porque causan pérdidas

en la producción debido a que restringen el flujo de fluido o gas y pueden producir

el taponamiento de las tuberías.

Otra aplicación importante dentro de la industria energética se presenta en los

recubrimientos epóxicos, los cuales son usados en los edificios de contención de


las plantas nucleares y para los cuales es importante determinar su estado antes

que se presenten fallas. En [Kim et al, 2004] se propone detectar el desgaste de

recubrimientos epóxicos mediante el cambio de impedancia acústica. De esta

manera se podría conocer su vida útil restante y así repararlo antes que se

encuentre severamente degradado.

• Industria Alimenticia: en la industria alimenticia los ultrasonidos tienen en

general gran aplicabilidad, esto se debe a que son una técnica rápida, precisa,

no-destructiva, limpia y no invasiva que se puede aplicar a un líquido concentrado

u ópticamente opaco. Para el caso particular de la impedancia acústica con base

en el coeficiente de reflexión se podrían detectar cuerpos extraños en alimentos

como en el queso procesado, margarina y mermelada de cereza [Rastogi, 2011].

Esto se basa en que cuerpos extraños como metal, vidrio, madera, piedra y

plásticos, tienen una impedancia acústica diferente a la de los alimentos

específicos, por tanto a partir del procesamiento de las reflexiones se puede

identificar su presencia. En [Zhao et al, 2003], [Pallav et al, 2009] se utilizan estos

principios para detectar en comida enlatada cuerpos extraños. En [Wallhäußer et

al, 2011] se propone detectar la suciedad láctea en intercambiadores de calor a

partir del análisis de la impedancia acústica, del decaimiento logarítmico de la

señal y la energía de los dos primeros ecos. Estos dos últimas variables también

se encuentran relacionadas con la impedancia acústica. En [Gómez et al, 2008],

[Salazar et al, 2004] se presenta que conociendo la impedancia acústica de la

masa de torta se puede predecir la calidad de la torta resultante. De esta manera

se pueden reconocer masas defectuosas que deben rechazarse porque de lo

contrario resultarían en tortas con desplomes en el centro o con poco volumen.

En [Meng et al, 2012] con base en la impedancia acústica se propone monitorear

la fermentación del yogurt contenido dentro de un envase de acero inoxidable.

• Industria Cementera: para la industria cementera se presentan también

importantes aplicaciones. La evaluación correcta del cemento es de suma

importancia en aplicaciones submarinas costa afuera debido a los costos que

implica intervenir en estas terminaciones. Esto se puede realizar mediante la

evaluación de la impedancia acústica del mismo. En [Morris et al, 2003] se

presenta una aplicación para la evaluación de pozos petrolíferos submarinos

donde se puede conocer cuando el cemento se ha adherido a la carcasa del pozo


si se monitorea la evolución del valor de impedancia acústica en la interfaz

carcasa/cemento. En [Butsch et al, 2002] se presenta que conociendo el valor de

la impedancia acústica del cemento se puede conocer cuando éste se ha

solidificado.

• Industria Química: en [Schaefer et al, 2006], [Chung et al¸ 2010], [Montero de

Espinosa et al, 2001], [Bamberger et al, 2004], [Puettmer et al, 1998] se halla la

impedancia acústica y la velocidad del sonido para posteriormente hallar el valor

de la densidad en líquidos específicos (ver expresión (6)). La densidad se usa

para monitorear el estado y las concentraciones de procesos industriales en

líquidos, o para analizar el estado de suspensiones de desechos radioactivos, y

es de especial interés porque a diferencia de los métodos ópticos, los ultrasónicos

pueden monitorear el estado de procesos aun a través de envases opacos y en

líquidos opacos o muy concentrados. Por ejemplo en [Schaefer et al, 2005] se

halla la impedancia acústica, luego la velocidad del sonido, para mediante la

expresión (6) finalmente encontrar la densidad del líquido. Se presenta también

una expresión que relaciona la densidad con la concentración de glicerina disuelta

en agua. Se ilustra que esto se puede aplicar para otras substancias diferentes a

la glicerina, lo cual es de gran importancia en varios sectores industriales.

• Otras aplicaciones: en [Stepanić et al, 2003] se utiliza la identificación

ultrasónica de materiales para diferenciar entre objetos comunes enterrados en el

suelo y minas antipersonales. Para ello se implementa una sonda con un

transductor ultrasónico en su extremo, el cual a su vez se encuentra acoplado

acústicamente con el objeto bajo inspección. El procedimiento para operar el

sistema consiste en primeramente escoger una zona donde se sospecha la

presencia de una mina, y allí introducir la sonda en la tierra hasta hacer contacto

con el objeto. Una vez se logra el contacto se pueden hacer las mediciones

respectivas y con base en las diferencias de impedancia acústica identificar el

material para así detectar la presencia de minas.

En [Kazys et al, 1998] se propone detectar fallas en los cojinetes de deslizamiento

bimetálicos de turbinas mediante la medición del coeficiente de reflexión en la

interfaz entre la capa de metal antifricción y el núcleo metálico. Para este caso el

control de calidad consiste en determinar que efectivamente el metal antifricción

se encuentre adherido al núcleo metálico.


En [Xu et al, 2011] se propone que en la industria electrónica se podría conocer el

estado interno de embebidos electrónicos al analizar el comportamiento de la

impedancia acústica de punto a punto en la superficie del dispositivo. Al conocer

la impedancia acústica de cada punto del paquete electrónico se podría reconocer

desuniones u otros defectos específicos.

Otras aplicaciones del coeficiente de reflexión se encuentran en determinar las

propiedades viscoelásticas de películas de polímetro, la medición de la fuerza de

unión de difusión entre dos materiales idénticos y la detección de cambios en las

características de las burbujas en alimentos gaseosos [Capote et al, 2004].

Los fundamentos de las aplicaciones de los detectores de impedancia acústica se

encuentran en detectar el cambio de cualquier propiedad física o química de un

sistema. Se puede decir que en general estas técnicas son particularmente útiles

para el monitoreo de sistemas evolutivos, y específicamente para el monitoreo de

procesos industriales [Capote et al, 2004]. Por tanto, las posibles aplicaciones que

se pueden llevar a cabo con base en el monitoreo de la impedancia acústica, son

muchos más que las aquí mencionadas. A continuación se mencionan algunos

métodos usados para el monitoreo de la impedancia acústica o sus efectos.

1.4.5 Métodos para la medición de la impedancia acústica o sus efectos.

Para la medición de la impedancia acústica o una variable que se encuentre asociada

con esto se usan diferentes métodos que pueden requerir configuraciones mecánicas o

electrónicas especiales o complejos algoritmos para el procesamiento de la señal. A

continuación se presentan algunos de estos.

En [Titov et al, 2008], [Chapman et al, 2006] se usa una señal de referencia y mediante

comparaciones y substracciones se puede estimar el efecto de la impedancia acústica o

la impedancia acústica misma para por ejemplo detectar la presencia de adhesivo entre

dos placas. Estas señales de referencia se toman de placas metálicas que no tienen

adhesivo o que lo tienen pero el espesor es muy ancho. En [Goglio et al, 1999] se

inspeccionan junturas metálicas para evaluar la presencia del adhesivo entre las placas.

En esta oportunidad también se usan mediciones en muestras de referencia. El método

usado se basa en la medición de la rata de decaimiento de las reverberaciones en la

muestra inspeccionada y la comparación de ésta con el valor de la referencia. En

[Schaefer et al, 2006] mediante un análisis en frecuencia, un sistema basado en GVSD


(Generalized Singular Value Decomposition) y un modelo de impedancia eléctrica-

impedancia acústica del transductor, se logra encontrar el valor de la impedancia

acústica de ciertos líquidos seleccionados. En [Chnstidis et al, 1999] y en [Gunarathne et

al, 2002] se usa un ajuste de curva a los ecos recibidos (reverberaciones) para

determinar el coeficiente de decaimiento y con base en ello identificar el material. En este

caso con base en lógica difusa se da una probabilidad estadística y un valor de la

exactitud de la predicción. Adicionalmente, en [Chnstidis et al, 1999] se propone que para

otros casos usando el coeficiente de decaimiento junto con la velocidad del sonido y

alimentando una red neuronal se puede identificar el material de una manera más

precisa. Por otro lado, en [Gunarathne et al, 2002] se usa una base de datos que

contiene los valores típicos del coeficiente de decaimiento para materiales específicos.

Cabe aclarar que el coeficiente decaimiento es una variable que se encuentra

relacionada con el valor de la impedancia acústica del material.

En [Schaefer et al, 2005] se propone un método estadístico que basado en el Partial

Least Square Regression (PLSR) permita medir de forma indirecta la impedancia

acústica de un líquido mediante el análisis de la forma de los pulsos transmitidos. Para

este caso se necesitan mediciones de referencia, algunas de las cuales son usadas para

entrenar el modelo y otras para verificar su desempeño. En [Morris et al, 2003] se halla la

también la impedancia acústica del cemento por las reverberaciones que se producen

entre la parte interna y externa de la cubierta que se encuentra en contacto con este

material. En [Wallhäußer et al, 2011] la impedancia acústica se halla mediante el

procesamiento de las reverberaciones ultrasónicas y un algoritmo de regresión de

mínimos cuadrados. En [Meng et al, 2012] también se halla la impedancia acústica con

base en las reverberaciones. En [Yoshizawa et al¸ 2004] se identifica la impedancia

acústica mediante un método basado en la interferencia de ondas. En [Montero de

Espinosa et al, 2001] se halla la impedancia acústica mediante un sistema mecánico

especial y un método basado en la energía de la señal que es una modificación del

Método de Única Frecuencia (SFM) [Montero de Espinosa et al, 2001]. El Método de la

Energía presenta mejor desempeño ante el ruido. En [Bamberger et al, 2004] se halla la

impedancia acústica mediante el análisis de la amplitud espectral de cada una de las

reverberaciones, junto con un ajuste de mínimos cuadrados y tomando como referencia

las mediciones cuando el líquido es agua. En [Salazar et al, 2004] se halla la impedancia

acústica usando una medición de calibración, una señal de referencia, la amplitud del eco

recibido, para así encontrar la relación de reflexión y luego reemplazarlo en la expresión


(3) para hallar la impedancia acústica de la muestra inspeccionada. En este caso el

sensor tiene un diseño mecánico especial que le permite mejorar su desempeño en la

medición de la impedancia acústica.

En [Ohtanil et al, 2006], se utiliza un arreglo de sensores ultrasónicos y una red neuronal

MLP para la identificación de materiales. La distancia entre el objeto y el sistema puede

llegar hasta los 30cm. Este es de los pocos sistemas que permite la identificación del

material con base en la impedancia acústica teniendo aire como el medio acoplante. No

obstante, se considera que la identificación exitosa se debe más a la inclinación de las

muestras que a la impedancia acústica como tal, dado que el desacople acústico que

existe entre sólidos y el aire es demasiado grande como para que exista una diferencia

visible en los ecos recibidos de dos sólidos diferentes.

Como se puede ver existen varios métodos para la identificación ultrasónica de

materiales, pero ninguno de los anteriormente mencionados ha sido implementado en

robots de pequeño tamaño. A continuación se encuentran dos aportes que tienen

relación con la implementación en robots de los NDT.

1.4.6 Sistemas Robóticos para NDT Ultrasónico.

En [Thomas et al, 1991] se desarrolla un sistema de percepción ultrasónico para robots

para la identificación ultrasónica de materiales. Este sistema se basa en una red neuronal

Multi Layer Perceptron (MLP), la cual fue entrenada por medio de las características

espectrales de la energía y las características en el dominio del tiempo del eco

ultrasónico. Se puede resaltar de este sistema que no sólo se tomaron mediciones en un

solo eje coordenado, sino tanto en X como en Y, adicionalmente el transductor

ultrasónico no requería hacer contacto con el material inspeccionado. Sin embargo, los

resultados en la identificación del material fueron estocásticos y el sistema finalmente no

pudo ser implementado en un sistema móvil.

En [Friedrich et al, 2006], se implementa un sistema robótico móvil para la Evaluación No

Destructiva de Materiales (NDE) usando ultrasonidos, y aunque este sistema no identifica

el material de los objetos, su importancia radica en que es uno de los pocos sistemas

móviles que mediante enjambres robóticos realiza NDE. Cada robot tiene otros sensores,

además de los ultrasónicos, que les permiten evaluar fallas en los materiales

inspeccionados y obtener una información más robusta en sus mediciones. El enjambre

robótico se comunica con ordenador central que se encarga de recuperar la información


y entregársela de manera adecuada al usuario. Para la comunicación entre los agentes y

el control central se usa un radio enlace. Además de lo mencionado, es de resaltar el

tamaño de los robots (ver figura 1-4), la inspección distribuida del objeto y la autonomía

del sistema. Sin embargo, este último ítem se encuentra limitado porque debido a la

complejidad de los algoritmos asociados es necesaria una constante comunicación con

un PC remoto.

Figura 1-4: Prototipo del Vehículo para NDE ultrasónica [Friedrich et al, 2006]

Para encontrar la impedancia acústica o una métrica que refleje el comportamiento de la

misma, muchos de los métodos anteriormente expuestos requieren de dispositivos con

una capacidad de cómputo considerable debido a la complejidad de sus algoritmos

asociados. Esto en muchos casos los inhabilita para automatizar el proceso mediante

robots o sistemas de pequeño tamaño de bajas capacidades de cómputo, de hecho se

puede ver que dentro de la literatura revisada no se encuentran sistemas que

implementen en robots la medición de la impedancia acústica o una métrica asociada con

esta.

Esta problemática fue abordada en la presente tesis de maestría y a continuación se

presentan los resultados.

2. Método de la Pendiente

En el capitulo uno se ilustraron algunos métodos que podían ser usados para la

identificación de materiales mediante ultrasonidos basados en la impedancia acústica, no

obstante en el caso de muchos de ellos sus altos requerimientos de computo los

inhabilitaba para ser implementados en robots de pequeño tamaño. Detectada esta

necesidad fue necesario estudiar a profundidad la teoría y realizar múltiples experimentos

con diversas configuraciones de los transductores, para obtener mediante un análisis

detallado del eco ultrasónico, los patrones de señal que se encuentran asociados con las

propiedades del material inspeccionado, principalmente con la impedancia acústica, y de

esta manera desarrollar el método más apropiado para implementarse en la identificación

de materiales en pequeños robots.

2.1 Pruebas en aire

Para la identificación de materiales las primeras pruebas que se realizaron fueron en aire.

En la figura 2-1 se puede ver la configuración usada.

Figura 2-1: Configuración para los experimentos en aire usando como objetivo una placa

de aluminio de 100mm*150mm*15mm

El par de transductores se encuentran en una configuración similar a la configuración de

la figura 1-3 de la sección 1.1.2, es decir, Testeo Ultrasónico con Ángulo de Inclinación,


solo que para este caso se podría decir momentáneamente que “no existe” ángulo de

inclinación. Los transductores usados son desarrollados por la empresa Airmar

Technology [Airmar Technology, 2011] y sus características se describen en la tabla 2-1.

Las características de este transductor lo hacen ideal para aplicaciones como medición

de nivel, proximidad, evasión de obstáculos y robótica. Sin embargo, no es usado para

los NDT. Su costo es de $71.25US, lo cual es relativamente bajo con respecto a los

transductores usados para NDT (<400).

Tabla 2-1: Características del transductor AT50 [Airmar Technology, 2011].

Característica Valor Mejor Frecuencia de Operación 50kHz +/- 4%

Mínima sensibilidad de transmisión 106 dB re 1µPa/V a

1m Mínima sensibilidad de recepción -162 dB re 1V/1µPa Mínima Resistencia en paralelo 450Ω +/- 30%

Min/Max rango de sensado* 30cm – 15m Rango de sensado típico: 35cm – 10m

Ancho de Banda (3 dB ángulo completo)

12° +/- 2°

Máximo Voltaje de Entrada (2% ciclo de trabajo)

1500 Vpp

Temperatura de Operación -40°C to 90°C *Esto para el caso en que el transductor sea usado como transmisor y receptor al mismo

tiempo, es decir, en la configuración por eco pulso

La señal eléctrica de alimentación al transductor emisor consistía de veinte pulsos de

onda sinusoidal, con una frecuencia de aproximadamente 50KHz, y una amplitud pico a

pico de 18V. El circuito receptor era conformado por un amplificador operacional con la

ganancia adecuada para visualizarse el eco ultrasónico en un osciloscopio. De esta

manera el procedimiento que se siguió consiste básicamente en emitir una señal

ultrasónica hacia el objetivo, capturar el eco reflejado por el objeto y analizar sus

características o patrones específicos que dependen de las propiedades particulares de

los materiales. En la figura 2-2 se puede observar el eco obtenido cuando se inspecciona

una placa aluminio de 150mm*100mm*15mm.

Método de la Pendiente 31

Figura 2-2: Reverberaciones que se producen entre un placa de aluminio de 150mm*100mm*15mm y un transductor ultrasónico de 50Khz.

En las mediciones realizadas se pudo identificar que manteniendo constante la distancia

entre el transductor y la muestra, existe una diferencia considerable en el eco recibido

cuando se hacen pruebas sobre placas de dimensiones similares de acrílico y de

aluminio. En primera instancia esto se asumió que era debido a la diferencia de

impedancia acústica de los dos materiales, tal y como se menciona en [Ohtanil et al,

2006]. Empero, se detectó que si la placa inspeccionada se giraba 180º en el eje Z, las

mediciones eran diferentes incluso para el mismo material.

Luego de un profundo análisis se pudo determinar que este fenómeno no se debía a la

diferencia de impedancia acústica de los materiales sino a que la inclinación de los

objetos inspeccionados era diferente, incluso aunque ante el ojo humano o usando un

medidor de nivel parecían ser iguales. Este hecho se confirmó al consultar la teoría de

los ultrasonidos [Blitz J., 1969] donde se menciona que para asegurar que el eje del

transductor se encuentre perfectamente perpendicular al objeto inspeccionado la

perpendicularidad debe ser correcta, con la precisión de una o dos longitudes de onda de

la luz. Por tanto, puede parecer que dos objetos de caras planas tengan una misma

inclinación, pero realmente no ser así. Sólo cuando se usan artefactos especiales se

puede alcanzar esto, tal como también se ilustra en [Blitz J., 1969]. Este hecho dificulta

considerablemente la identificación de materiales automática mediante agentes robóticos

cuando el transductor no se encuentra en contacto con el objeto inspeccionado o

acoplado mediante un acople sólido. Adicional a este elemento también es necesario

retomar lo mencionado en la sección 1.1.2 y en la tabla 1-1, sin embargo abordándose

ahora a mayor extensión tal como se muestra en la tabla 2-2


Tabla 2-2: Impedancia acústica, coeficiente de reflexión y transmisión cuando el

primer medio es aire [Olympus, 2011], [Onda, 2011].

Material Z 6

210sm

kg Tc Rc

Aire 0,0003 1,000E+00 0,000E+00 Agua 1,46 8,216E-04 9,992E-01

Acrílico (Perspex)

3,22 3,726E-04 9,996E-01

Vidrio 13 9,230E-05 9,999E-01 Aluminio 17,06 7,034E-05 9,999E-01

Latón 37,3 3,217E-05 1,000E+00 Cobre 41,61 2,884E-05 1,000E+00

Acero, 1020 45,63 2,630E-05 1,000E+00

Como se puede ver en la tabla en la tabla 2-2 cuando el primer medio es aire y el

segundo es un sólido el coeficiente de reflexión es cercano a la unidad. Esto implica que

cuando se compara la amplitud de los ecos correspondientes a placas de dos sólidos

diferentes, es muy difícil poder identificar variaciones que sean asociadas a las

diferencias de impedancia acústica y es más probable que los cambios que se presenten

en el eco recibido sean debidos a la posición, inclinación o configuración geométrica de

las muestras analizadas. Esto llevó a concluir que es muy difícil poder identificar el

material cuando el aire es el acople acústico entre la muestra inspeccionada y el

transductor, y para poder alcanzar esto se requerirían de algoritmos y configuraciones

mecánicas complejas que inhabilitan su implementación en un robot móvil. Por tanto, se

debían explorar otros acoples para la identificación de materiales con base en la

impedancia acústica.

2.2 Método de la Pendiente 1

2.2.1 Coeficiente de Decaimiento

Como se mencionó en el capítulo uno, en los Ensayos No Destructivos por medio de

ultrasonidos el procedimiento básico consiste en emitir un grupo de pulsos ultrasónicos al

objeto inspeccionado y procesar el posterior eco reflejado desde el objeto. La técnica

para procesar este eco depende de la aplicación específica.


En el caso de la identificación de materiales con base en la impedancia acústica, se ha

demostrado en [Gunarathne, 1997], [Gunarathne et al, 1998], [Gunarathne et al, 2002],

[Allin, 2002], que el proceso se puede llevar a cabo analizando las reverberaciones que

se producen dentro del material. Las reverberaciones se definen como los múltiples ecos

que se presentan dentro del material. En la figura 2-3 estos se presentan como los picos

RV1, RV2, RV3, RV4, RV5, RV6, RV7, que se encuentran separados uno de otro a una

misma distancia (∆t).

Figura 2-3: Reverberaciones que se producen dentro de una placa de cobre de 10mm de

espesor y usando un transductor ultrasónico de 4.2MHz. El acople entre el transductor y

la muestra inspeccionada es gel industrial.

Como se puede ver la amplitud de las reverberaciones va disminuyendo progresivamente

hasta que finalmente desaparece. Para comprender este fenómeno es necesario

referirse a la figura 2-4. En la figura el hecho que se muestren las reverberaciones en

forma diagonal no representa la realidad y solo se hace para facilidad de visualización y


de esta manera comprender el concepto. Realmente lo que sucede es que la onda se

propaga perpendicularmente de la cara superior a la inferior.

En la figura 2-4 se puede ver que la onda que se emite desde el transductor ultrasónico

hacia el material inspeccionado, se refleja múltiples veces entre las caras de la muestra

inspeccionada. La explicación de este fenómeno es la siguiente: cuando la onda colisiona

con la interfaz generada por la cara superior de la muestra y la cara del transductor una

porción de la onda se transmite hacia el transductor y otra se refleja en dirección de la

cara inferior. En la cara inferior nuevamente una porción de la onda se refleja mientras

otra se transmite hacia fuera. Las amplitudes reflejadas y transmitidas para ambos casos

dependen del desacople acústico entre los materiales, por consiguiente cuando la onda

colisiona en el punto inferior para el caso de la figura 2-3 se puede decir que

aproximadamente la onda se refleja en su totalidad y no se transmite hacia fuera porque

para este experimento el material más allá de la cara inferior es aire. No obstante, esto

mismo no se puede decir para la colisión en la cara superior, porque la onda transmitida

del material hacia la cara del transductor no se puede despreciar. Por consiguiente, el

decrecimiento de la amplitud de las reverberaciones dependerá de cuanta porción de

onda se refleja en la cara superior de reverberación a reverberación, en otros términos

depende del desacople acústico. Por tanto, si la muestra inspeccionada tiene una

impedancia acústica cercana (lejana) a la de la cara del transductor el desacople será

bajo (alto) y entonces una menor (mayor) porción de onda se reflejará entre

reverberación y reverberación, como consecuencia la amplitud de las múltiples

reverberaciones caerá más rápidamente (lentamente).

Figura 2-4: Reverberaciones que se producen dentro de una placa. El acople entre el

transductor y la muestra inspeccionada es un acople líquido.


En la figura 2-5 se puede ver como se presenta este fenómeno para diferentes materiales

usando el mismo transductor (4.2MHz) en todos los casos, el mismo acople líquido y la

misma fuente de alimentación. La impedancia acústica de la capa de acoplamiento del

transductor es aproximadamente 46

210sm

kg

y la del gel está cercana a la del agua, es decir,

1.466

210sm

kg

. Las placas inspeccionadas se pueden ver en la figura 2-6.

Figura 2-5: Usando un transductor ultrasónico de 4.2MHz y un gel industrial como acople

líquido, se inspeccionan muestras de 15mm de espesor de a) Aluminio y de 10mm de

espesor de b) Cobre c) Acero d) Latón

Como se evidencia a través de las figuras 2-5, la rapidez a la que disminuye la amplitud

de la señal depende del material inspeccionado. Se puede ver que para aluminio el

decaimiento es rápido mientras que para acero su decaimiento es más lento. Esto

concuerda con el hecho que la impedancia acústica de la cara del transductor está más

cercana a la de aluminio que a la de acero, es decir, el desacople acústico es menor para

el primer caso y por tanto habrá menor porción de onda reflejada en cada reverberación.

Se puede también ver que el decaimiento es más lento para acero que para cualquier


otro material, lo cual es congruente con el hecho que es la mayor impedancia acústica,

es decir, tiene el desacople acústico más alto con el material de la cara del transductor.

En la literatura se ha encontrado que el decaimiento de la amplitud de los picos máximos

se puede aproximar mediante una función exponencial decreciente con los parámetros

adecuados. Esta expresión es:

DAey CxB += −− )( (8)

Donde y es la amplitud del eco, x el tiempo, A se relaciona con la amplitud del primer

eco, B con la rata de decaimiento de las reverberaciones, C con el tiempo en que

aparece el primer eco y D con la relación señal a ruido [Gunarathne, 1997], [Gunarathne

et al, 1998], [Gunarathne et al, 2002], [González et al, 2010a].

Figura 2-6: Placas inspeccionadas, donde se tiene que a) acero de 10mm, b) acero de

6mm (de está no se presentan los resultados), c) cobre de 10mm, d) latón de 10mm y e)

aluminio de 15mm

Por tanto, una de las formas de realizar el procesamiento de las reverberaciones consiste

en encontrar una función exponencial que se ajuste a los picos máximos de las

reverberaciones. Una vez se encuentra la función exponencial los parámetros A, B, C y D

se usan para estimar las propiedades del material y de esta manera identificarlo. En la

figura 2-7 se puede ver esta técnica implementada [Gunarathne, 1997] para el caso de

una inspección ultrasónica, mediante un transductor ultrasónico de 10 MHz, de una

pipeta transportadora de petróleo llena de aire en su interior. El material de la pipeta es

acero.


De estos cuatro parámetros uno de los que aporta mayor información para la

identificación del material es el coeficiente de decaimiento B, el cual depende del

desacople acústico entre los límites de las capas formadas por el transductor, el medio

acoplante y el material bajo inspección, además del material que se encuentra en

contacto con la cara opuesta a donde se tiene puesto el transductor.

Para encontrar el valor B a partir del eco ultrasónico, es necesario seguir el

procedimiento arriba mencionado (ajuste de función exponencial) o uno similar. Lo que

implica poseer en el sistema una capacidad computacional que convencionalmente no se

encuentra disponible en robots de pequeño tamaño.

Figura 2-7: Inspección ultrasónica, mediante un transductor ultrasónico de 10 MHz, de

una pipeta transportadora de petróleo llena de aire en su interior. El material de la pipeta

es acero. Se aplica la técnica de ajuste de una función exponencial a los picos de las

reverberaciones. [Gunarathne, 1997]

Con base en esta necesidad se desarrolló el método de la pendiente [González et al,

2010a]. El cual se detalla a continuación.

Al examinar nuevamente la expresión (8) y hallar su primera derivada se obtiene:

)(*' CxBBeAy −−−= (9)

Reemplazando (9) en (8) y reorganizando se obtiene:

/By'-Dy = (10)

Si se tienen dos valores (x1, y1) y (x2, y2) se tienen las siguientes ecuaciones:

ByDy /'11 −= (11)

ByDy /'22 −= (12)


Restando (11) de (12), reorganizando y despejando B se obtiene:

y

yB

∆∆−

='

(13)

Remítase nuevamente a las figuras 2-3, 2-5 y 2-7, donde se puede ver que entre

reverberación y reverberación existe un retardo de valor ∆x el cual es aproximadamente

constante.

Los valores de x e y se pueden deducir directamente de los picos de las reverberaciones,

pero no se puede hacer lo mismo para y’. No obstante, se sabe qué y’ es la pendiente de

la recta tangente al punto en cuestión. Adicionalmente, si se toma la pendiente de la

recta que une dos picos máximos de las reverberaciones se puede demostrar que esta

se encuentra relacionada con la pendiente de la recta tangente a uno de esos puntos, de

la siguiente manera:

my kk *' λ= (14)

xBke

xB∆−−

∆=1

λ (15)

Donde y’k es la derivada en el punto k, λk es una variable que depende del punto k y de

B, m es la pendiente que hay entre el punto k y otro punto cualquiera de la curva, y ∆x es

la distancia en x entre estos dos puntos. Se puede demostrar que para distancias

infinitesimalmente pequeñas entre estos dos puntos λk→1, lo cual es congruente con la

definición de la pendiente de la recta tangente.

Si las reverberaciones ultrasónicas contiguas se encuentran a una distancia ∆x

constante, lo cual es de hecho cierto (ver figura 2-3, 2-5 y 2-7), se puede obtener

después de reemplazar (14) y (15) en (13) que:

y

m

e

xBB

xB ∆∆

−∆

−=∆−1 (16)

Simplificando y reorganizando (16) se obtiene:

x

y

mx

B∆

∆∆

∆+

−=

1ln

(17)

Como se puede ver todas estas variables con conocidas y por tanto el valor de B se

puede encontrar directamente a partir de esta expresión, lo cual reduce

considerablemente el costo computacional del proceso. En caso de ser necesario se


puede hacer uso del teorema de Taylor para llevar (17) a un polinomio y de esta manera

hallar mediante operaciones básicas el valor de B.

En la figura 2-8 se muestra el diagrama de bloques de un circuito asociado al método de

la Pendiente. Se tiene en orden de izquierda a derecha el transductor ultrasónico de

transmisión/recepción, dos detectores de envolvente que junto con el comparador

permiten detectar los picos de las reverberaciones en el eco, un Conversor Análogo a

Digital (CAD) y un microcontrolador donde se implementará el algoritmo ‘Slope’, es decir,

el algoritmo usado para hallar el valor de B en un eco a partir de sus reverberaciones. A

continuación éste se describe:

• Paso 1: El microcontrolador espera por un valor alto desde el comparador, es decir, un

pico en las reverberaciones. En caso que se presente alguno el algoritmo va al

siguiente paso, en caso contrario repite el paso 1.

• Paso 2: El valor análogo de este pico se convierte en digital a través del CAD. Este

dato lo toma el microcontrolador y lo almacena en la posición i del vector V. El tiempo

en que sucede este pico también se almacena pero en el vector t.

• Paso 3: Si el valor capturado es la primera o segunda reverberación entonces el

algoritmo regresa al primer paso. De otro modo, va al siguiente.

• Paso 4: El algoritmo calcula la diferencia en tiempo y voltaje entre la reverberación i y

la reverberación i-1 (∆t1=ti-ti-1 y ∆V1=Vi-Vi-1, respectivamente), y entre la reverberación

i-1 y la reverberación i-2 (∆t2=ti-1-ti-2 y ∆V2=Vi-1-Vi-2 respectivamente), donde i es el

índice de la reverberación, V representa la amplitud y y t es x.

• Paso 5: Se calcula la pendiente de las rectas que unen los puntos de índice i e i-1 y

los puntos de índice i-1 e i-2, es decir, m1=∆V1/∆t1y m2=∆V2/∆t2, respectivamente.

• Paso 6: Se calcula el diferencial de las pendientes y el diferencial entre los picos de

las reverberaciones asociadas, mediante ∆m=m2-m1, y ∆V=Vi-2-Vi-1respectivamente.

• Paso 7: Se calcula B directamente de (17) o se aplica el teorema de Taylor a (17) para

usar la aproximación polinómica de la función logaritmo natural.

• Paso 8: Se compara el valor de B con los disponibles dentro de una base de datos

que contiene los valores B correspondientes a ciertos materiales y de esta manera se

dice de que material se trata

• Paso 9: Fin del procedimiento.


Figura 2-8: Circuito propuesto para la identificación de materiales con base en la impedancia acústica

2.2.2 Pruebas y resultados

Para la primera prueba del algoritmo fue teórica y se usaron para esto los datos

proporcionados en [Gunarathne, 1997] caso en el cual el transductor ultrasónico se

encuentra acoplado a una pipeta transportadora de petróleo de acero que se encuentra

vacía. El comportamiento de las reverberaciones se pueden ver en la figura 2-7, donde la

curva exponencial que se ajusta a los datos está dada por:

02.098.0 )))10*35.5(*(10*7.2( 65

+=−−− xey

En la figura 2-9 se gráfica esta expresión en azul y en rojo se presentan las rectas que

unen unos picos máximos (en negro) similares a los de las reverberaciones de la figura

2-7.

Si se aplica el método propuesto utilizando la función logaritmo natural se obtiene

exactamente el valor de B, si se usa la aproximación del teorema de Taylor alrededor del

valor 1 con 8 términos se obtiene un error de aproximadamente 0.6212%.

Si bien para una función exponencial pura, el método funciona correctamente, esto no

indica que necesariamente sea igual con datos experimentales. Por esto para los

resultados de la figura 2-5 se implementó el Método de la Pendiente. Los resultados no

fueron satisfactorios dado que para un mismo material al evaluar tres reverberaciones

diferentes se obtenían valores diferentes de coeficiente de decaimiento, por tanto se

determinó que no era adecuado para usarse con un transductor de 4.2MHz o frecuencias

superiores. Este fenómeno se debe a que la rugosidad de la muestra inspeccionada y las

condiciones del líquido acoplante, afectan considerablemente la amplitud de las

reverberaciones y esto a su vez, la calidad de respuesta del método. Es probable que

para transductores de frecuencias inferiores y con un procesamiento adicional el método

tuviera mejores resultados. Empero, esto será parte del trabajo futuro dado que el


transductor de 4.2MHz no eran propios sino que fueron facilitados durante el tiempo de

una pasantía investigativa que se realizó dentro del marco de la presente tesis.

2.3 Método de la Pendiente 2

El método de la pendiente anteriormente mencionado fue diseñado con base en los

resultados de transductores de frecuencias del orden los mega Hertz, empero los

transductores de los que se disponían para este proyecto eran de máximo 300KHz lo que

hacía necesario que el método se adaptará a estas particularidades.

El transductor usado para las mediciones fue de 125KHz (AT120 Airmar Technology)

cuyas características se pueden ver en las tabla 2-3 y su circuito de alimentación fue el

T1 development board (Airmar Technology). La frecuencia de la señal eléctrica para

alimentar el transductor fue de 130KHz. Por tanto la onda ultrasónica emitida es cercana

a esta frecuencia.

Figura 2-9: En azul curva que se ajuste a los datos de [Gunarathne, 1997], en rojo las

rectas que unen los puntos donde aproximadamente se encuentran los picos máximos de

las reverberaciones (en negro)


Tabla 2-3: Características del transductor AT120 [Airmar Technology, 2011].

Característica Valor Mejor Frecuencia de Operación 125kHz +/- 4%

Mínima sensibilidad de transmisión 107 dB re 1µPa/V a

1m Mínima sensibilidad de recepción 169 dB re 1V/1µPa Mínima Resistencia en paralelo 420Ω +/- 30%

Min/Max rango de sensado* 15cm – 7m Rango de sensado típico 20cm – 3m

Ancho de Banda (3 dB ángulo completo)

12° +/- 2°

Máximo Voltaje de Entrada (2% ciclo de trabajo)

800 Vpp

Temperatura de Operación -40°C to 90°C Para este caso la configuración con respecto a la muestra elegida fue la de la figura 1-2,

es decir, la de testeo ultrasónico a través del material. Se eligió esta porque la respuesta

del transductor elegido es lenta y por tanto antes que pudiera pasar al modo receptor, la

mayor parte del eco recibo se hubiera extinguido. El AT120 se usa tanto para el

transductor emisor como para el receptor. Ambas terminales de este último van

conectadas al amplificador instrumental INA129, y es la salida de este la que se analiza.

La señal recibida se captura mediante el Osciloscopio DPO2014 de Tektronix y se

procesa mediante Matlab. En la figura 2-10 se puede ver la señal que se produce dentro

de una placa de aluminio y una de vidrio, de 16mm y 14mm de espesor,

respectivamente.

Como se puede ver en la figura 2-10c la onda decae más rápidamente en vidrio que en

aluminio, esto no se debe a que la muestra de aluminio tenga un mayor espesor porque

cuando se realizaron posteriores experimentos con una muestra de aluminio de 8mm de

espesor, se evidenció que el decaimiento en vidrio sigue siendo más rápido. Este hecho

se debe específicamente a que la impedancia acústica del vidrio es más cercana a la de

la cara del transductor, es decir, el desacople acústico es menor y por tanto la

transmisión de energía del transductor a la muestra de vidrio y viceversa, es mayor que

para el caso de aluminio. Otros experimentos con acrílico confirmaron este hecho

también.

La principal diferencia que existe entre las formas de onda en la figura 2-10 con respecto

a las de la figura 2-5, es que en esta última las múltiples reverberaciones se encuentran

espaciadas, mientras que para la primera las reverberaciones hacen parecer que la señal

de decaimiento fuera continua. Esto es consecuencia de la mayor longitud de onda para


Figura 2-10: Usando dos transductores de 125KHz en la configuración a través del

material (figura 1-2) se inspeccionó una muestra de a) aluminio de 16mm b) vidrio de

14mm. En c) se tienen a) y b) superpuestas, pero haciendo que la amplitud pico de

aluminio sea igual a la que se produce en vidrio, esto con el propósito de hacer una

correcta comparación

el transductor de 300KHz con respecto al de 4.2MHz. Este fenómeno hace que el Método

de la Pendiante 1 no pueda ser probado para evaluar su desempeño.

Para esto se modificó el Método de la Pendiente mediante el siguiente análisis. El

coeficiente de decaimiento se refiere a como disminuye la amplitud de las

reverberaciones en función del tiempo, lo que es equivalente a decir que el coeficiente de

decaimiento también tiene relación con la rapidez con la que energía acústica disminuye

dentro de la muestra inspeccionada. Por tanto, si se tiene alguna métrica que se


encuentre relacionada con este fenómeno, entonces se podría identificar el material. Este

principio se usó para el desarrollo del método de la pendiente 2.

Este método consiste en dividir el eco ultrasónico recibido en tres intervalos de igual

longitud (∆x) y analizar el decaimiento de la energía que se presenta de un intervalo a

otro. En la figura 2-11 se puede visualizar esta división.

Figura 2-11: División del eco recibido en tres intervalos, para los cuales se hace cálculo

de la energía contenida en ellos

La métrica que se usó para diferenciar un material de otro, fue el resultado de la

expresión contenida entre paréntesis en la ecuación 17 a la cual se llamó EB y para el

caso actual se adaptó de la manera pertinente, tal y como se muestra a continuación:

∆∆

∆+=E

mxE EiB 1

(18)

i

ii

i

iiE

x

EE

x

EEm

∆

−−

∆

−=∆ −−− 112 (19)

∆E se refiere al cambio de energía de un intervalo a otro, Ei representa los valores de

energía de cada intervalo, ∆xi es la duración de los intervalos, mE se puede asemejar a la

pendiente de una línea que pasa por los valores de energía de dos intervalos y ∆mE es el

cambio de pendiente.

Los resultados obtenidos mediante el método de la pendiente 2, o versiones modificadas

del mismo, tuvieron cierto carácter de estocásticos, es decir, algunas veces eran

correctos y otras veces no. Si bien este factor los hace inadecuados para dar solución al

problema de investigación mencionado, cabe resaltar que se logró observar en los


experimentos realizados ciertos patrones en el eco de señal recibida que fueron

importantes para el desarrollo del método Peniel, mencionado en el siguiente capítulo.

3. Método Peniel

En las siguientes líneas se presenta el método propuesto Peniel, el cual es relativamente

sencillo y que por tanto su algoritmo y circuito asociado pueden ser implementados en un

robot de tamaño pequeño. Es importante resaltar que para la implementación del método

sólo se usa un microcontrolador, el MC68HC908JK8 de la compañía Freescale. Esto se

presenta como un muy importante aporte al estado del arte del desarrollo de sensores,

porque dentro de la mayoría de la literatura revisada mencionada en la sección 1.4.4

[Gunarathne, 1997], [Gunarathne et al, 1998], [Gunarathne et al, 2002], [Allin, 2002],

[Zhao et al, 2003], [Pallav et al, 2009], [Stepanić et al, 2003], [Ohtanil et al, 2006],

[Thomas et al, 1991] se detectó que no se había logrado implementar la identificación de

materiales en un dispositivo de procesamiento de bajas capacidades de cómputo.

3.1 Modelo Matemático Asociado

En [Gunarathne et al, 2002] se menciona que conociendo el coeficiente de decaimiento B

en la expresión (8) se puede identificar el material. También, en 1.4.5 se menciona que

existen varios métodos que se basan en el coeficiente de decaimiento para detectar

algún comportamiento asociado con la impedancia acústica o para medir esta como tal.

La importancia de esta variable radica en que para un espesor constante, el coeficiente

de decaimiento solo depende de la impedancia acústica y de la atenuación. En la

mayoría de los sólidos para frecuencias cercanas a los 100 KHz esta última tiene un

valor lo suficientemente pequeño que hace que su efecto sea despreciable en

comparación con el de la impedancia acústica [Hauptmann et al, 2001] y por tanto al

estimar el valor de esta última se puede identificar el material. En las siguientes líneas se

presenta un novedoso método desarrollado para estimar indirectamente el coeficiente de

decaimiento B.

Se reescribe y ajusta la expresión (8) para mayor claridad del procedimiento que se sigue:


DAetA CtB += −− )()( (20)

Es importante resaltar que se cambió x por t (tiempo) e y por A (Amplitud), dado que

estos son las correspondientes variables que realmente participan en esta ecuación.

Sin pérdida de generalidad se supondrá que D es = 0 y que así mismo sucede con C. Si

se busca el intervalo de tiempo para el cual A(t) es mayor o igual que un valor w,

entonces la ecuación mediante la cual se puede encontrar esto, sería:

wtA ≥)( (21)

Reemplazando 20 en 21 y tomando en cuenta las consideraciones que se hicieron con C y D para los cálculos actuales se obtiene:

wAe tB ≥↔ ⋅− (22)

Luego de algunas operaciones algebraicas se obtiene:

B

w

A

t

≤↔ln

(23)

Esto quiere decir que en el rango de tiempo

B

w

Aln

,0 la función exponencial será

mayor o igual que w. La duración de este intervalo de tiempo se definirá como tdi, por lo cual se puede decir que para el caso anterior

B

w

A

tdi

=ln

(24)

Siendo el término del lado izquierdo de la expresión (22) una curva que describe el

comportamiento de una señal, entonces si está última es amplificada por un valor G lo

mismo sucederá con la función exponencial. De esta manera se obtiene de 22:

wAeG tB ≥⋅ ⋅− (25)

Lo que lleva a una expresión similar a la que se presenta en (23) y en (24):

B

w

AG

t

⋅

≤ln

(26)

Método Peniel 49

B

w

AG

tdi

⋅

=ln

(27)

Según esto, para dos señales con valores similares de A la duración tdi es inversamente

proporcional al coeficiente de decaimiento B. En la figura 3-1 se comprueba esto para

valores de A=1, w=0.5, y valores de B de 1000, 2000, 3000 y 4000. Adicionalmente, se

presenta el resultado de la diferencia entre tdi3 y tdi4. Esto permite inferir que tdi puede ser

usado para caracterizar un material si se conoce G, A y w.

Figura 3-1: Comportamiento de la duración del intervalo de tiempo en función de la

ganancia. El intervalo de tiempo es el tiempo durante el cual una señal exponencial se

encuentra por encima de w (0.5 en este caso).

Ahora bien, si se usan dos valores de ganancia (G1 y G2) para una misma señal, de la

ecuación (27) se obtiene:

B

w

AG

tdi

⋅

=

1

1

ln

(28)


B

w

AG

tdi

⋅

=

2

2

ln

(29)

Si se asume que G1<G2 y se resta (26) de (27), se obtiene:

B

w

AG

B

w

AG

tt didi

⋅

−

⋅

=−

12

12

lnln

(30)

B

w

AG

w

AG

tt didi

⋅−

⋅

=−

12

12

lnln

(31)

B

w

AGw

AG

tt didi

⋅

⋅

=−

1

2

12

ln

(32)

B

G

G

ttt didi

=∆=− 1

2

112

ln

(33)

( )B

Gt rln1 =∆ (34)

Donde 1

2

G

GGr =

Donde ∆t1 es la diferencia entre las dos duraciones (tdi1 y tdi2) correspondientes a amplificar

la misma señal con dos ganancias diferentes (G1 y G2). Como se puede ver (33) no depende de A y por tanto solo es necesario conocer G2 y G1

para encontrar B a partir de ∆t1. Además de esto, si se tienen dos señales pertenecientes

a diferentes materiales, incluso sin conocer G2 y G1, se podría identificar el material a

partir del diferente comportamiento de las correspondientes ∆t, siempre y cuando G2 y G1

se mantengan constantes. En la figura 3-2 se puede ver el comportamiento de ∆t en

función de B para diferentes valores de Gr.

Ahora bien, es ilustrativo verificar los siguientes casos que se presentan para diferentes

valores de Gr.

Método Peniel 51

Caso I (Gr=e)

Para el caso que Gr=e entonces se tiene de (34):

( )BB

et

1ln1 ==∆

Para finalmente obtener:

1

1

tB

∆=

De esta manera se halla el coeficiente de decaimiento.

Ahora bien, para el caso Gr≠e entonces se tiene:

( )B

K

B

at ==∆

ln1

Donde a>0 y a≠e y K ≠1.

Si deriva con respecto a B se tiene:

2

1

B

K

dB

td −=

∆

De esta manera se presentan dos casos dependiendo de los valores de Gr y por consiguiente de K.

Caso II

Cuando Gr<e entonces K<1 y se puede ver que la magnitud del valor de la derivada es

menor que para el caso con K=1, esto implica que se presenta una menor rata de cambio

para cada punto de la curva K/B, en otros términos esto quiere decir que se presenta un

menor cambio en ∆t1 cuando se evalúan dos valores diferentes de B.

Caso III

Cuando Gr>e entonces K>1 y se puede ver que la magnitud del valor de la derivada es

mayor que para el caso con K=1, esto implica que se presenta una mayor rata de cambio

para cada punto de la curva K/B, en otros términos esto quiere decir que se presenta un

mayor cambio en ∆t1 cuando se evalúan dos valores diferentes de B.

Lo anteriormente mencionado es de vital importancia. Primeramente, porque se puede

encontrar el valor de B directamente, sin necesidad de un post procesamiento y las

instrucciones requeridas para lograrlo son relativamente sencillas. En segunda instancia,

con base en el caso II y III y variando adecuadamente K (Gr) se puede realizar un zoom

acústico o modificar la sensibilidad del sensor. El caso II implica que variando


adecuadamente K (Gr) se puede llegar a ignorar pequeños cambios en B, y por tanto se

podría asignar el mismo ∆t1 a dos valores diferentes de impedancia acústica. Esto podría

ser de utilidad en aplicaciones donde se requieren grandes cambios de impedancia

acústica para tomar acciones correctivas o en casos donde grandes niveles de ruido

podría afectar un sensor muy sensible, de esta manera el sensor no se activa antes

pequeñas perturbaciones. Por otro lado el caso III, implica que variando K (Gr) se puede

llegar a amplificar pequeños cambios en B, y por tanto llegar a diferenciar materiales con

impedancia acústica similar. Esto podría ser de utilidad en aplicaciones críticas donde se

requiere identificar los más pequeños cambios en impedancia acústica para tomar

acciones correctivas.

Este zoom acústico es una de las fortalezas adicionales del método que no se encontró

dentro de la literatura revisada y podría tener un importante impacto en la industria. No

obstante esto es necesario comprobarlo experimentalmente y será parte de trabajo

futuro.

Figura 3-2: Comportamiento del incremento de la duración del intervalo de tiempo (∆t) en

función del coeficiente de decaimiento para valores de G1=10, 20, 30 y de G2= 20, 30, 40

Adicionalmente, con base en la figura 3-2 se puede ver que el incremento en la duración

del intervalo de tiempo (∆t) depende del valor B, para cuando Gr se mantiene constante.

También, se puede ver que si B se mantiene constante grandes valores de Gr resultan en

mayores incrementos en la duración del intervalo de tiempo (∆t). Adicional a esto, se

Método Peniel 53

puede ver que para valores mayores de Gr el ∆t cae más rápido que para bajos valores

de esta variable, esto implica para el primer caso que para materiales en los que se

obtienen valores cercanos de B se producen mayores diferencias de ∆t.

3.2 Circuito electrónico

A continuación se presentan el circuito electrónico asociado al método [González et al,

2012]. Una característica importante del circuito en general es que se usan cuatro valores

de Gi, de ésta manera se obtienen tres valores de Gr, aunque pueden ser más, logrando

así que se obtengan tres valores diferentes de ∆ti para una misma señal. Esto se hace

para dar una mayor robustez al método al añadirle redundancia, es decir, no se depende

de una sola perspectiva sino que para una misma señal se hacen diferentes zooms.

3.2.1 Circuito electrónico de agrupamiento.

Este circuito consta de cuatro amplificadores, cuatro comparadores y cuatro pines del

microcontrolador (MC68HC908JK8). Cada amplificador tiene diferentes ganancias. La

ganancia crece en la dirección de AMP4, es decir, la menor ganancia la tiene el AMP1 y

la mayor AMP4. Cada amplificador representa un grupo, así el AMP3 representa el grupo

3 y el AMP2 representa el grupo 2. Es importante anotar que cada uno de estos

amplificadores tiene adaptado un trimer, el cual permite modificar la ganancia y por tanto

como se puede ver de la figura 3-2 el valor de Gr se puede variar según la aplicación

específica.

La salida de los amplificadores se dirige hacia los comparadores respectivos. El nivel de

comparación o umbral (w) es igual para los tres últimos comparadores y un poco mayor

para el primer comparador (AMP1). La señal de entrada pertenece al grupo que su

amplificador tenga relativamente menor amplificación pero con la salida de su

comparador activa, así pues una señal que active el comparador tres solo pertenecerá al

grupo tres si los amplificadores AMP2 y AMP1 no activaron sus respectivos

comparadores.

La salida de los comparadores se dirige hacia el microcontrolador y este al detectar

niveles bajos identifica cual es el amplificador de menor ganancia que ha activado su

comparador respectivo, de esta manera identifica a que grupo pertenece la señal.

Esta etapa se usa para agrupar los ecos de señal ultrasónica que tienen una amplitud

pico similar. De esta manera las señales se dividen en cuatro grupos y para cada grupo


se tiene una amplificación específica. Con esta etapa se logra realizar la amplificación

adecuada de las señales, es decir, no se sobre-amplifica ni se sub-amplifica la señal,

logrando así que se puedan procesar adecuadamente los patrones de señal asociados.

3.2.2 Circuito electrónico de identificación de pico

El valor A de la expresión (20) puede ser usado junto con el valor B para realizar una

identificación de material más robusta. Por tanto en esta etapa se realiza un cálculo

indirecto de la variable A. Para lograr esto la señal recibida se somete a un detector de

envolvente electrónico. La salida de este circuito se dirige al microcontrolador mediante

un multiplexor. El algoritmo dentro del microcontrolador encuentra el pico máximo

mediante sucesivas comparaciones y conversiones análogo a digital.

Figura 3-3: Circuito electrónico para asegurar que sean similares los valores A de las

señales que se comparan en términos de la duración del intervalo de tiempo. A este

circuito se le llama circuito de agrupamiento. La abreviación Amp. se refiere a

amplificador y la Comp. se refiere a comparador.

El circuito asociado para realizar esto se presenta en la figura 3-4. Los Amp1, 2, 3 y 4,

son los mismos que los del circuito de la figura 3-3. Env1, 2, 3 y 4 son detectores de

envolvente, que tienen la función de adecuar la señal para poder ser capturada y

procesada por el microcontrolador. El CD4052 de la figura es un multiplexor análogo. La

Método Peniel 55

salida de cada detector de envolvente se dirige a entradas específicas del multiplexor, y

el pin 3 de este último se conecta a un pin del puerto B del microcontrolador.

Como se mencionó anteriormente, el circuito de agrupamiento identifica a que grupo

pertenece la señal, este dato el microcontrolador lo toma para seleccionar cuál de los

cuatro detectores de envolvente será usado para encontrar el pico de amplitud. Esta

selección se hace mediante el CD4052. Una vez el microcontrolador ha escogido el

correcto detector de envolvente y capturado la señal correspondiente, en el algoritmo se

procede a buscar el pico máximo de señal mediante sucesivas conversiones análogo a

digital y comparaciones.

Figura 3-4: Circuito electrónico para estimar el valor A. Amp1, Amp2, Amp3 y Amp4 son

los mismos que en la figura 19. Env. significa detector de envolvente.

3.2.3 Circuito electrónico de identificación de cambios de duración

Como se mencionó en la sección 3.1 sí Gr es constante entonces a partir de ∆t el material

se puede identificar. Con el propósito de realizar esto se usó el circuito de la figura 3-5.

Para este caso Amp1-4 corresponde a los mismos amplificadores mencionados para la

figura 3-3. Amp1.1, Amp2.1, Amp3.1 y Amp4.1, son amplificadores adicionales que

tienen una misma ganancia. Comp5, Com6, Comp7 y Comp8 son comparadores que

ante una señal sinusoidal modulada en amplitud, como lo es el eco ultrasónico, se

mantienen activos siempre y cuando la envolvente de la señal sea superior al umbral de


2.5V. Si bien la salida de este comparador es bastante estable, aun así presenta ciertas

fluctuaciones ruidosas que es necesario eliminar y por eso se usa los comparadores

Comp5.1, Comp6.1, Comp7.1 y Comp8.1. Cuando se ha recibido una señal ultrasónica,

el tiempo durante el cual se encuentren activos estos comparadores es un determinado

valor tdi, de esta manera se pueden tener cuatro valores tdi, es decir, uno por cada

comparador. No obstante, para este caso solo se toma los tdi de grupos de orden superior

o igual al grupo de la señal recibida, por consiguiente el primer tdi corresponde al del

grupo de la señal recibida. Es la salida de estos comparadores la que se lleva al CD4052,

y la salida en el pin 13 de este último se dirige al microcontrolador.

Si bien en este caso sólo se usan los tdi de orden superior, se pueden usar los de nivel

inferior también y hacer más robusto el método. Sin embargo, para la actual aplicación no

es necesario exigir al máximo el sistema y por tanto se prefirió simplificar los

procesamientos. En aplicaciones que sean más demandantes se puede modificar esto y

hacer el método más robusto sin la necesidad de mayores cambios en el algoritmo. Esta

es otra fortaleza del método, que se puede adaptar según la complejidad y demandas de

la aplicación.

Figura 3-5: Circuito electrónico para cálculo de las duraciones asociadas a diferentes

valores de ganancias.

Método Peniel 57

3.3 Algoritmo

En la figura 3-6 se presenta el diagrama de flujo resumido del algoritmo asociado a los

circuitos electrónicos anteriormente mencionados. En este flujograma se menciona de

manera general el proceso que se sigue para la identificación del material. Cuando allí se

menciona al Compj.k, es alguno de los de los comparadores de la figura 3-5 que se

encuentran más a la derecha, es decir, Comp5.1, Comp6.1, Comp7.1 ó Comp8.1.

El algoritmo que se ilustra por medio del flujograma comienza en el circuito 2-3 donde se

espera que alguno de los comparadores se active y de esta manera identificar a que

grupo pertenece la señal. Posterior a esto, con base en el grupo identificado se procede

a activar el CD4052 de la manera adecuada para monitorear las señales del grupo en

cuestión. Luego, durante 50ms el sistema no responde a ningún tipo de señal, esto con el

propósito de no procesar señales recibidas que correspondan a la anterior emisión. Esto

se hace para busca las señales producidas por una nueva emisión ultrasónica desde el

transmisor (Tx). Ahora se observa el estado del comparador Compj.k correspondiente al

grupo identificado y se espera a que este se active, lo que indica que se ha recibido un

nuevo eco de señal ultrasónica.

Una vez se ha detectado un nuevo eco ultrasónico, se inicia un TIMER del

microcontrolador para calcular el tiempo que se mantiene activo el comparador. Mientras

el TIMER está funcionando se determina cual es el voltaje pico de la señal recibida.

Posteriormente, se sigue a la espera que el Comj.k se desactive para de esta manera

detener el contador y calcular así la duración tdi. Una vez ha sucedido esto, se entra en

un ciclo iterativo para encontrar los valores tdi de los grupos de nivel superior al actual

(ver sección 3.2.3). Cuando se ha terminado con esto se detiene el TIMER.

Finalmente, con todos los tdi encontrados, se calculan los ∆t correspondientes y

dependiendo del rango al que pertenecen estos valores se identifica el material. Con esto

finaliza el algoritmo.

Figura 3-6: Flujograma asociado al algoritmo del método Peniel

3.4 Resultados

Con el propósito de determinar el desempeño el método Peniel, se desarrollaron algunos

experimentos. El detalle de estos se menciona a continuación.

El transductor que se usó para las mediciones fue el AT120 (125KHz) de Airmar

Technology, el cual es un transductor de bajo costo que se usa comúnmente para

evasión de obstáculos en robótica o medición de nivel pero no para Ensayos No

Destructivos (NDT), como se está haciendo en este caso (ver tabla 2-3). Este transductor

se usó tanto para la transmisión como para la recepción en la configuración de la figura

1-2, (Testeo Ultrasónico a través del Material) que se menciona en la sección 1.1.2. Esto

se hizo para la inspección de las muestras que se mencionan abajo.

El circuito transmisor seleccionado fue el T1 Development board de Airmar Technology

[Airmar Technology, 2011]. Con este transmisor se envió ráfagas de tonos con una

duración de 40µs y una rata de pulso de 10Hz entre ráfaga y ráfaga. La frecuencia

eléctrica de alimentación al emisor es de 130KHz.

Las muestras seleccionadas para ser inspeccionadas fueron acrílico (espesor de16mm),

aluminio (espesor de 16mm) y vidrio (espesor de 14mm). Se usó aceite como el

acoplante entre el transductor y la muestra inspeccionada. Es importante aclarar que

para este caso es necesario que las muestras tengan espesores similares para poderse

comparar sus coeficientes de decaimiento, de lo contrario los resultados se verían

afectados.

El circuito receptor desarrollado integra los tres circuitos mencionados en la sección 3.2.

El circuito se alimenta mediante cuatro baterías de 9voltios. Dos de estas son la fuente

positiva y las otras dos la negativa. Los datos fueron procesados mediante la mainboard

del robot madre del kit TEAC2H-RI [González et al, 2010b] el cual fue desarrollado en

parte por el autor de esta tesis. En la tarjeta principal (mainboard), el microcontrolador

MC68HC908JK8 es el dispositivo encargado de asignar tareas o procesar los datos de

los sensores. Las seis salidas del receptor (dos salidas CD4052 y cuatro salidas de

circuito figura 3-3) se dirigen a la tarjeta principal y dos salidas de esta última se conectan

al circuito receptor. Estas dos salidas controlan el CD4052.

Luego que el microcontrolador ha procesado el eco proveniente del receptor se envía la

duración de las señales y el pico de voltaje al PC mediante el módulo de comunicación

del robot madre del kit TEAC2H-RI. Posteriormente, los datos enviados al PC son

procesados mediante Matlab y se grafican los resultados.


La configuración completa para los experimentos se puede ver en la figura 3-7.

Con el propósito de asegurar la repetitividad de los resultados se siguió el siguiente

procedimiento:

Procedimiento 1

1. Limpiar la muestra y la cara de los transductores.

2. Esparcir aceite sobre la superficie de la cara de ambos transductores

3. Presionar los transductores contra la muestra inspeccionada.

4. Tomar diez mediciones diferentes.

5. Repetir los pasos de uno a cuatro por cinco veces.

Las diez mediciones se refieren a enviar en diez diferentes momentos una ráfaga de tren

de pulsos ultrasónicos hacia la muestra inspeccionada, para posteriormente capturar el

eco recibido.

Para los diferentes materiales que se eligieron para este experimento el procedimiento

que se siguió fue el anteriormente mencionado. Los resultados se encuentran en la figura

3-8.

Figura 3-7: Diagrama de la configuración experimental usada en el procedimiento 1. El

acoplante es aceite. Tx y Rx se refieren al transmisor y receptor, respectivamente. Se

procura que Tx y Rx se encuentren en un mismo punto de coordenadas (x, z). Por otro

lado, y representa la profundidad y por tanto siempre es diferente.

En la figura 3-8 Delta t1 (∆t1) representa el resultado de tdi2 - tdi1, por otro lado Delta t2(∆t2)

se refiere al resultado de tdi3 - tdi2, y así sucesivamente. tdi1 representa el tiempo durante

el cual se encuentra activa la salida del comparador que corresponde al grupo al que

Método Peniel 61

pertenece la señal y los otro tdi, se relacionan con los comparadores de los grupos que

tienen amplificadores con ganancia superior con respecto a la ganancia del amplificador

del grupo de la señal, por ejemplo si la señal pertenece al grupo 2 entonces tdi1

representa el tiempo que dura activo el Comp6.1, mientras que tdi2 y tdi3 pertenecen a

Comp7.1 y Comp8.1, respectivamente. Como se puede ver, para los grupos de mayor

orden, la cantidad de tdi será inferior cuando se comparan con los grupos de menor orden

(ver subsección 3.2.3).

Como se puede de las figuras 3-8a, 3-8b y 3-8c, ∆t no es un valor constante para ningún

material. No obstante, se puede decir que este valor siempre se encuentra dentro de un

rango bien definido. En [Gunarathne et al, 2002] se menciona que de medición a

medición el coeficiente de decaimiento B no tiene un valor constante y por tanto se define

esta variable mediante un Función de Densidad de Probabilidad (PDF) Gaussiana para el

valor de B de cada material a identificar, esto implica que el valor del coeficiente de

decaimiento puede ser cualquier valor dentro del PDF. Este hecho, confirma que los

resultados obtenidos para este caso con ∆t son congruentes con la teoría y por

consiguiente son correctos. Empero, en este proyecto no fue necesario definir una PDF

sino sólo intervalos en donde se encuentran los correspondientes ∆t. Esto se pudo hacer

porque se realizan múltiples zoom acústicos, de ésta forma si una perspectiva de un

material tiene valores similares a la de otro material, lo mismo no sucede con las otras

perspectivas. La figura 3-2 sirve para ilustrar este concepto, donde para ciertos valores

de Gr hay puntos en la curva donde se presentan valores similares de ∆t para B

diferentes, pero aumentando el valor Gr se hace más evidente la diferencia.

Adicionalmente, en [Bamberger et al, 2004] se menciona que en una señal de

reverberaciones la sensibilidad de la medición se puede aumentar evaluando un mayor

número de reverberaciones. Por ejemplo, si se toman 20 reverberaciones, diferencias de

0.001 se pueden discernir: con base en 20 ecos, 0.90020 = 0.1216 y 0.90120=0.1243, un

cambio de ≈2% [Bamberger et al, 2004]. Esto es lo que se hace cuando se aumenta Gi,

porque se amplifica en mayor medida la señal recibida y así se evalúan un mayor número

de ecos, aumentando así la sensibilidad o adaptándola según la aplicación. De esta

manera se evita tener usar una Función de Densidad de Probabilidad (PDF) que implica

mayores demandas de cómputo. Esto simplifica considerablemente el proceso de

identificación de materiales. A continuación los intervalos se determinan para los

resultados obtenidos en la figura 3-8.


Figura 3-8: Incremento de la duración del Intervalo de Tiempo para los resultados

obtenidos usando el procedimiento 1. Los materiales inspeccionados fueron a) Acrílico b)

Vidrio y c) Aluminio

(a)

(b)

(c)

Método Peniel 63

De la figura 3-8a se puede identificar que ∆t1 siempre se encuentra dentro del rango

(0.025ms, 0.15ms), mientras que ∆t2 y ∆t3 están dentro los rangos (0.16ms, 0.4ms) y (0,

0.1ms), respectivamente. Son estos intervalos los que se seleccionan para identificar la

muestra de acrílico.

De la figura 3-8b se puede ver que ∆t1 y ∆t2 siempre están entre (0.6ms, 1ms) y (0.2ms,

0.65ms), respectivamente. Estos son los intervalos seleccionados para identificar la

muestra de vidrio.

De la figura 3-8c se puede determinar que ∆t1 y ∆t2 siempre está entre (1ms, 2ms) y

(0.8ms, 1.9ms), respectivamente. Estos son los intervalos seleccionados para identificar

la muestra de aluminio.

Los intervalos anteriormente mencionados se resumen en la figura 3-9. Como se puede

ver no hay solapamiento de intervalos para diferentes materiales.

En la figura 3-10 se muestra los picos de voltaje para las correspondientes mediciones de

la figura 3-8. Se puede ver de esta figura que el pico de voltaje también varía en un

amplio rango de medición a medición. Por consiguiente, si este parámetro se va a

implementar para identificar el material también sería necesario definir un intervalo de

voltaje para cada material.

Figura 3-9: Intervalos que se definieron para ∆t en el método Peniel para identificar el

material de las muestras seleccionadas: Acrílico (Ac), Vidrio (Vi) y Aluminio (Al)

Es importante mencionar que tanto el voltaje pico y ∆t toman de medición a medición

valores dentro de un intervalo especifico. El hecho que no sea un valor determinado sino

que tome mucho valores dentro de un intervalo se debe a que estas variables son

dependientes de las características del acople que se usa entre la cara del transductor y

el material bajo inspección, las cuales cambian de una medición a otra. No obstante, el


hecho que se encuentre constreñido a un intervalo se debe a que las propiedades

acústicas de los materiales imponen ciertos límites a los efectos producidos por los

cambios de las características del líquido acoplante.

Figura 3-10: Voltaje pico para los resultados obtenidos usando el procedimiento 1. Los

materiales inspeccionados fueron a) Acrílico b) Vidrio y c) Aluminio

(a)

(b)

(c)

Método Peniel 65

A partir de los resultados previamente mencionados el algoritmo se modificó y se

definieron los intervalos que se usaron para identificar el material. Con este nuevo

algoritmo el procedimiento 1 se repitió para todos los materiales. La única diferencia es

que el promedio de las diez mediciones se tomó y este resultado fue el valor que se

comparó con los diferentes intervalos anteriormente definidos. En la figura 3-11 se puede

observar una de las cinco repeticiones del procedimiento 1 para cada material.

En la tabla 3-1 se puede ver el desempeño del sensor para el proceso de identificación

de los materiales seleccionados con base en la impedancia acústica.

Figura 3-11: Incremento de las duraciones del intervalo de tiempo (∆t) para los

resultados obtenidos mediante el uso del procedimiento 1. Los materiales inspeccionados

fueron a) Acrílico b) Vidrio y c) Aluminio

(a) (b)

(c)


Tabla 3-1: Desempeño del sensor desarrollado para la identificación de materiales

realizando el procesamiento con Matlab

Material Intentos Correcta

Identificación

Incorrecta

Identificación % Precisión

Acrílico 20 20 0 100%

Vidrio 20 20 0 100%

Aluminio 20 20 0 100%

Con las pruebas realizadas hasta el momento, se ha podido lograr una precisión del

100% (ver tabla 3-1). Si bien se sabe que estas pruebas no son suficientes para validar

del todo el método, los resultados obtenidos hasta el momento son bastante

prometedores. Este hecho es muy importante porque con un método sencillo, con un

algoritmo de bajo costo computacional y un transductor económico, se logró implementar

un proceso que requiere de métodos más complejos, algoritmos de un mayor costo

computacional y transductores de más alto precio.

Método Peniel 67

4. Enjambre Robótico y Sensor

El Kit TEAC2H-RI, construido como parte de esta tesis, consta de cuatro robots

modulares que pueden ser usados para desarrollar actividades colaborativas. El principal

objetivo para su desarrollo fue el de presentarse como una alternativa de bajo costo y

adaptada a las características del entorno colombiano para apoyar la implementación de

cursos de robótica educativa en instituciones educativas Colombianas. Esto se encuentra

sustentado en teorías activas de educación [González et al, 2010b]

Tres de los cuatro robots del kit son homogéneos y se llaman son-robots o robots hijos,

por otro lado el robot restante se denomina como mom-robot o robot madre. Las

principales diferencias entre uno y otro, es que a los robots hijos se les puede adaptar un

mayor número de sensores que al robot madre. No obstante, este último se puede

comunicar con un PC mediante un enlace de RF o un cable. Esto permitiría que

instrucciones fueran dadas por un usuario remoto mediante el PC o que él mismo pudiera

monitorear un entorno o dispositivo específico. En cierta manera estas y otras

características del robot madre y del robot hijo, propician que puedan asumir roles de

líder o seguidor, respectivamente. En la figura 4-1 se puede ver el robot madre e hijo

interactuando. A continuación se mencionan las características de los robots.

Figura 4-1: Robot madre e hijo en exploración del entorno [González et al, 2010b]


Ambos robots, se componen de dos tarjetas, una tarjeta principal (mainboard) y una

tarjeta secundaria que se divide en dos secciones: una para el acondicionamiento de la

señal que controla los motores y otra para la programación del microcontrolador, esta

última sección en el caso del mom-Robot también se puede configurar para realizar la

comunicación con el PC. El sistema sensórico de estos robots se encuentra conformado

por cinco tipos de sensores: sensor de aplausos, sensor infrarrojo y táctil para evasión de

obstáculos, sensor seguidor de línea y sensor seguidor de luz. Cuando uno de los

sensores anteriormente mencionados se conecta en cualquiera de los pines de los

puertos habilitados del microcontrolador, el robot identifica su tipo. El sistema de

procesamiento y de control se encuentra a cargo de los microcontroladores

MC68HC908JK8 y del MC68HC908JK3, para el Robot Madre y Robot Hijo,

respectivamente. Los efectores para el sistema de locomoción son dos motorreductores

DC de 6v, que se conectan a la tarjeta secundaría.

Es importante anotar que cada robot es modular y escalable, es decir, se le pueden

adaptar nuevos sensores o sistemas de diseño original del usuario. A continuación se

ilustra el resultado de haber implementado el receptor ultrasónico en el robot madre y el

transmisor ultrasónico en un robot hijo.

4.1 Implementación del Sensor en Dos Robots

Con base en el desarrollo del sensor mencionado en el capítulo anterior, se implementó

totalmente el método Peniel en el robot madre del kit TEAC2H-RI. Adicionalmente, se

encargó al robot hijo el circuito de transmisión, de esta manera la nueva configuración

para la inspección de materiales se presenta en la figura 4-2. En la figura 4-3 se muestra

una foto de la configuración experimental usada para realizar la identificación de

materiales [González et al, 2011].

Es importante anotar que para este caso la conexión existente entre el robot madre

(mom-robot) y el PC no tiene el propósito de realizar algún procesamiento de señal en el

PC, sino que se usa para que los resultado puedan ser visualizados por el usuario, esto

podría también hacerse sin necesidad de conexión con el PC mediante una LCD o

cualquier otro dispositivo adecuado para cumplir con esta función.

Enjambre Robótico y Sensor 71

Figura 4-2: Diagrama de la configuración experimental implementando el sensor

ultrasónico en dos robots. En el lado izquierdo se encuentra el robot hijo (son-robot) con

el transmisor ultrasónico y en el lado derecho el robot madre (Mom-Robot) con el

receptor ultrasónico.

En la figura 3-7 se puede ver que un requerimiento del método es que los transductores

ultrasónicos se encuentren en una posición adecuada. Por tanto si los robots se

encuentran explorando su entorno y en un momento dado detectan un objeto al cual se le

debe realizar la identificación del material, el proceso que implica el acercamiento de los

robots, la coordinación entre ellos para no derribar el objeto, el posicionamiento del

sensor, entre otros factores, es tan complejo que las variables y consideraciones

involucradas para lograrlo, serían tema suficiente para realizar una tesis de maestría

adicional. Por consiguiente, estas tareas no se realizaron automáticamente con los robots

sino manualmente, dado que iban más allá del alcance de esta tesis de maestría, el cual

consiste principalmente en desarrollar el sensor del enjambre robótico para identificar con

base en la impedancia acústica el material de objetos de caras planas.

No obstante, el enjambre robótico TEAC2H-RI sigue siendo pertinente para cumplir con

esta tarea, dado que permite la adaptación de nuevos sensores que junto con los

actuales, llevarían a alcanzar con éxito el proceso de posicionamiento, búsqueda de

objetivo y coordinación entre robots. Esto verifica una vez más lo apropiado que es el kit

TEAC2H-RI para abordar diferentes tareas en robótica móvil.


Figura 4-3: Foto de la configuración experimental implementando el sensor ultrasónico

en dos robots. En el lado izquierdo se encuentra el robot hijo (2) con el circuito

electrónico de emisión (4), el transductor ultrasónico de transmisión (6) y la tarjeta

principal (9) del robot hijo. En el lado derecho el robot madre (1) con el circuito

electrónico de recepción (3), el transductor ultrasónico de recepción (5) y la tarjeta

principal (10) del robot madre. Así mismo, se pueden ver en esta figura una muestra de

vidrio (7) que está siendo inspeccionada por los dos robots y además el cable de

conexión (8) entre el PC y el robot madre.

El software que se usó para el desarrollo del algoritmo del robot madre se llama Winide,

el cual es un lenguaje de bajo nivel de uso específico de los microcontroladores

Freescale de la familia HC08JLZ. En la figura 4-4 se presenta una sección del algoritmo

mencionado.


Figura 4-4: Sección del algoritmo Peniel usado para identificación de materiales por

medio del robot madre del kit TEAC2H-RI. El software de programación es Winide.

El diagrama de flujo general es muy similar al presentado en la sección 3.3 del capítulo 3

y por tanto no se repite aquí.

A continuación se presentan los resultados de implementar completamente el proceso de

identificación de materiales en el robot madre y el robot hijo, con el algoritmo previamente

mencionado.

4.2 Resultados

Como se pudo ver en el capítulo 3, actualmente se dispone solo de tres materiales para

realizar el proceso de identificación de materiales: acrílico, aluminio y vidrio. También, se

dispone de acero, pero en los experimentos realizados se pudo percibir que dado que la

impedancia acústica de este material es tan alta (45MRayls, ver tabla 2-2) en

comparación con los otros tres y con la de la capa de acople del transductor ultrasónico,

el eco de señal ultrasónica recibido no se comportaba adecuadamente debido a su bajo

nivel y por tanto los resultados obtenidos de esta manera no eran confiables. Es

importante mencionar que los transductores utilizados son convencionalmente usados

para operar en aire, por tanto la empresa fabricante los construyo para que tuvieran un

buen acople acustico con aire lo que a su vez implica que el transductor tendría un


“pobre acople” con materiales sólidos de altos valores de impedancia acústica, tales

como el acero. Empero, se pudo ver en el capítulo 3 que los resultados obtenidos para

aluminio, acrílico y vidrio fueron muy satisfactorios. En caso que se requiriera que con el

actual transductor se pudiera inspeccionar materiales con mayor impedancia acústica

sería necesario usar un acople sólido intermedio con mayor impedancia acústica [Salazar

et al, 2004], el cual debe ubicarse entre la cara del transductor y la muestra

inspeccionada, esto se podría realizar mediante una static probe [Allin, 2002] o una línea

de retardo [Olympus, 2011] adecuada. Sin embargo, esto se encuentra fuera del alcance

de esta tesis y podría ser parte de trabajo futuro.

Para el actual caso acrílico, aluminio y vidrio serán usados para verificar el desempeño

del método Peniel cuando es implementado totalmente en una plataforma robótica de

baja capacidad de cómputo. Estos tres materiales son la base de datos para el proceso

de identificación de materiales actual.

El procedimiento 1 del capítulo 3 nuevamente se siguió para realizar los experimentos y

la configuración de los mismos fue la de la figura 4-2. Las posibles respuestas que envía

el robot al PC se ilustran en la tabla 4-1, las cuales para cada caso se encuentran

precedidas por un texto que dice “EL MATERIAL ES”. De la tabla 4-1 el ítem MNB se

obtiene como salida cuando se inspecciona un material diferente a los tres que

actualmente están en la base de datos.

Tabla 4-1: Significado de algunas salidas del sistema robótico

Salida Significado

MNB Material No disponible en la

Base de datos

ACRILÍCO Acrílico

ALUMINIO Aluminio

VIDRIO Vidrio

Los resultados de las mediciones se pueden ver en la tabla 4-2.Nuevamente se verifica el

hecho que el método es muy efectivo para la identificación de materiales. No obstante, el

hecho a resaltar en este caso es que se implementó exitosamente el proceso de

identificación de materiales en dos robots heterogéneos de pequeño tamaño. De esta

manera se confirma la pertinencia del método Peniel para la automatización en robots del


proceso de identificación de materiales, lo cual es un muy importante aporte dentro de la

literatura revisada.

Tabla 4-2: Desempeño del sensor desarrollado para la identificación de materiales

realizando el procesamiento sólo mediante microcontrolador

Material Intentos Correcta

Identificación

Incorrecta

Identificación % Precisión

Acrilico 5 5 0 100%

Vidrio 5 5 0 100%

Aluminio 5 5 0 100%

4.3 Pantallas Gráficas

Uno de los objetivos trazados del presente proyecto era el desarrollo de la interfaz de

usuario, (GUI) no obstante dado que el sistema no tiene una considerable movilidad,

entonces el usuario no puede tomar muchas decisiones importantes con respecto al

comportamiento o estado de los robots. Por tanto, para este caso el rol del usuario será

pasivo, donde solo recibirá la información correspondiente al material identificado por los

robots.

Algunas actividades relacionadas con este objetivo fueron

• Desarrollo del módulo de comunicación entre el enjambre robótico y un PC

remoto.

• Selección del software para la visualización de los datos del enjambre.

De estas, las dos primeras se realizaron. La primera se trata del módulo de comunicación

del robot madre del kit TEAC2H-RI, que se basa en el estándar RS-232 y para la segunda

actividad se usó el HyperTerminal para visualizar los datos que se envían serialmente

desde el robot. En la figura 4-5 se puede visualizar la clase de resultados que se espera

obtener con la interfaz de HyperTerminal cuando se inspeccionan los tres diferentes

materiales. También se puede ver en esta figura que durante tres veces se presenta la

frase “EL MATERIAL ES MNB”, es decir, que el material no se encuentra en la base de


datos del robot y por tanto no se puede identificar. Este resultado se debe a que durante

un momento el transductor transmisor perdió su posicionamiento y contacto adecuado

con la muestra, como consecuencia la señal se deformó, lo que a su vez implicó que no

se pudiera reconocer el tipo de material bajo inspección.

Figura 4-5: resultados que se obtienen en el PC cuando se inspecciona con el kit

TEAC2H-RI y el sensor Peniel muestras de aluminio (“EL MATERIAL ES ALUMINIO”),

acrílico (“EL MATERIAL ES ACRÍLICO”) y vidrio (“EL MATERIAL ES VIDRIO”). El cuadro

rojo contiene el botón que se debe seleccionar para activar la captura de los datos

enviados por el robot madre, mientras que el azul es para detener la captura.

4.4 Otros Patrones de Señal Ultrasónica para la Identificación de

Materiales.

Hasta este punto el patrón de la señal ultrasónica que se ha usado para identificar el

material se basa en la rapidez con que disminuye la amplitud de la onda, es decir, el

coeficiente de decaimiento (B) o el cambio en las duraciones de los intervalos de tiempo

(∆t) en función de la ganancia. La identificación del material en estos casos de basa en la

variable amplitud de la señal ultrasónica. No obstante, la onda también se define

mediante otras variables como lo son la fase y la frecuencia.


El cambio de fase [Allin, 2002] se puede usar con la configuración de la figura 1-1 para

identificar si el material más allá de la muestra inspeccionada tiene una impedancia

acústica superior o inferior a la del material bajo inspección. Esto se puede usar para

estimar de qué material se trata en situaciones donde sólo dos son los posibles

materiales a encontrar más allá de la muestra. Esto se usa en algunas ocasiones para la

detección de fallas [Allin, 2002]. Experimentos realizados dentro de esta tesis de

maestría permitieron observar este fenómeno pero dado que a partir de esto no se puede

identificar exactamente el material inspeccionado entonces no se consideró apropiado

para implementarlo en el robot.

El análisis en frecuencia de las ondas ultrasónicas se llama espectrometría ultrasónica y

también se usa para desarrollar algunos Ensayos No Destructivos (NDT). Dentro de esta

tesis de maestría se realizó el análisis del espectro de frecuencia mediante algunos

experimentos usando transductores ultrasónicos de valores 50KHz (AT50), 125KHz

(AT120), 200KHz (AT200) y 300KHz (AT300), todos desarrollados por la compañía

Airmar Technology [Airmar Technology, 2011]. El circuito de transmisión fue el

mencionado en secciones anteriores T1 Development board y la configuración de

inspección fue la de la figura 1-2. Los experimentos permitieron concluir que se

presentan cambios en el espectro de frecuencia dependiendo de las características de la

muestra evaluada y que estos cambios se encuentran relacionados con la frecuencia de

resonancia del material bajo inspección, su impedancia acústica y en mucho menor

medida su atenuación. La expresión que rige la frecuencia de resonancia acústica para

placas de caras planas es:

s

rl

cf

2= (35)

Donde fr es la frecuencia de resonancia, c es la velocidad del sonido en el material y ls es

el espesor de la muestra bajo inspección.

Si se considera que la velocidad del sonido, la impedancia acústica y la atenuación son

propiedades particulares de cada material, se puede concluir que el análisis en

frecuencia también permitiría identificar el material si se hacen los procesamientos

adecuados. No obstante, no se logró desarrollar un método lo suficientemente sencillo y

adecuado que facilitará su implementación en un robot de bajas capacidades de cómputo

y por esto se ha descartado momentáneamente esta opción.

5. Conclusiones y Trabajo Futuro

Los experimentos en aire confirmaron que es difícil en este medio realizar la

identificación de materiales con base en la impedancia acústica por medio de sensores

ultrasónicos dado el grande desacople acústico que existe entre los sólidos y el aire. Sin

embargo, estos experimentos, y la posterior validación teórica, evidenciaron un hecho

importante: si un objeto se posiciona en dos inclinaciones diferentes con respecto al eje

del transductor, muy cercanas una de la otra y ambas muy cercanas a la posición en la

que la superficie del objeto se encuentra perpendicular con respecto al eje del

transductor, entonces los ecos de onda recibidos son muy diferentes el uno del otro para

las dos inclinaciones. Esto se debe a que para que realmente el eje del transductor se

encuentre perpendicular a la superficie del objeto la perpendicularidad debe ser correcta,

con la precisión de una o dos longitudes de onda de la luz. Por tanto si se pone el

transductor en aire a una distancia d de un objeto o estructura, se podría identificar cual

es el ángulo de inclinación del objeto o estructura mediante por ejemplo una red neuronal

adecuadamente entrenada. Esto podría ser de especial interés para el sector de la

construcción.

Como se mencionó en el capítulo 2, el método de la pendiente 1 y 2 no dieron los

resultados esperados, no obstante aún no se pueden descartar totalmente y sería

necesario realizar nuevos experimentos que permitan determinar definitivamente si son o

no apropiados para la identificación de materiales en robots de pequeño tamaño. Podría

ser que con ciertas mejoras su funcionamiento fuera optimo, pero aun y con todo esto, no

se considera que pudieran superar el desempeño del método Peniel.

El término “enjambre robótico heterogéneo” se eligió para esta tesis porque en un

principio la primera hipótesis que se concibió contemplaba que era necesario más de un

robot y múltiples sensores para lograr implementar el procedimiento de identificación de

materiales en robots, no obstante, debido a la efectividad y robustez del método Peniel

no se requirió de más de dos robots heterogéneos. Esto fue un ahorro en términos de

complejidad y costos, y por tanto se puede decir que se obtuvo más de lo que al principio


se esperaba. Adicionalmente, si se consigue un transductor ultrasónico de mejor

desempeño y con las características adecuadas, se podría usar para el sensor

ultrasónico la configuración eco-pulso de la figura 1-1, mejorar el circuito electrónico junto

con el algoritmo y de esta manera sólo sería necesario un robot. De ésta manera sería

más fácil lograr que el robot explore su entorno, encuentre un objeto y se acerque para

determinar el tipo de material. Esto es parte de trabajo futuro. Por otro lado el término

heterogéneo se refiere a que los robots son diferentes, lo cual es cierto dado que, como

se mencionó en secciones anteriores, el robot madre es diferente al robot hijo y además

porque el robot madre tiene el circuito y el transductor receptor, mientras que el robot hijo

tiene el circuito y transductor transmisor.

Es también importante resaltar, que la arquitectura abierta del kit TEAC2H-RI acepta que

en futuros proyectos le sean implementados nuevos dispositivos que aumenten la

funcionalidad del sistema, obteniéndose así mejores resultados y ampliando el campo de

aplicación del desarrollo.

El principal aporte al estado del arte que se obtuvo con el desarrollo de esta tesis de

maestría, fue lograr la implementación de la identificación de materiales ultrasónica, con

base en la impedancia acústica, en dos robots de pequeño tamaño. Esto se alcanzó

debido a la sencillez del método Peniel y del circuito asociado, y al bajo costo

computacional que demanda el algoritmo. Aún más, se pudo evidenciar que siguiendo la

metodología apropiada se puede desarrollar un sensor de alto desempeño a un bajo

costo computacional y adaptado a las necesidades específicas de la aplicación. Para

este caso la metodología que se siguió para el desarrollo del sensor fue: 1) estudiar a

profundidad los modelos físico-matemáticos propuestos en la literatura 2) realizar

experimentos para confirmar lo aprendido e identificar nuevos patrones de señal

asociados que permitieran el desarrollo de nuevos modelos 3) redefinir o crear un nuevo

modelo físico-matemático que sea más sencillo y se ajuste a las características de la

aplicación específica, en este caso un pequeño robot para la identificación de materiales

4) Este nuevo modelo es la base del nuevo método, pero en éste último es necesario

considerar las características de la aplicación específica y las limitaciones que se tienen,

para en este cuarto paso a partir del nuevo método diseñar el circuito electrónico y el

algoritmo apropiado, 5) Construir el sensor con los dispositivos adecuados en términos

de costos, tamaño y funcionalidad 6) Diseñar pruebas adecuadas para la verificación del

método 7) Validar el desempeño del sensor mediante las pruebas propuestas y depurar

tanto el algoritmo como el circuito para obtener un desempeño optimo.

Conclusiones y Trabajo Futuro 81

El sensor construido no fue calibrado a su máximo nivel de operación, de hecho se

podría decir que está en un nivel medio. Esto se debe a que la implementación actual no

lo requirió, sin embargo, para aplicaciones más demandantes se podría ajustar el valor

de los trimer, modificar el valor de ciertas resistencias, tomar en cuenta un mayor numero

de Gr e identificar los rangos de voltaje pico que se obtienen de la inspección de los

materiales (ver figura 3-10), para así tomar en cuenta un mayor número de variables en

la identificación del material. Esto será parte del trabajo futuro.

En la sección 3.1, figura 3-2 se pudo ver que para valores altos de Gr el ∆t cae más

rápido que para bajos valores de esta variable. Esto implica que en algunos casos para

valores altos de Gr los materiales con impedancias acústicas cercanas (B cercanos)

pueden ser más fácilmente diferenciados, es decir, en cierta manera modificando Gr se

hace un “zoom acústico”, lo cual se presenta como una muy importante fortaleza

adicional del método con respecto a otros, donde materiales con impedancias acústicas

muy cercanas no se pueden distinguir. De hecho el enjambre robótico podría consistir de

robots que tuvieran diferentes niveles de “zoom acústico” y de esta manera poder

identificar un amplio rango de materiales. No obstante esto está por comprobar, es

necesario hacer ajustes adicionales para obtener éxito en la implementación y es parte

del trabajo futuro.

Por otro lado, el método propuesto favoreció considerablemente la reducción de costos

en términos de hardware. Los transductores usados para desarrollar el sensor son

transductores diseñados para aplicaciones específicas en aire, tales como evasión de

obstáculos, medición de nivel, medición de rango, entre otras, pero no para desarrollar

Ensayos No Destructivos (NDT), tal y como se hizo en este caso. Estos transductores

tienen un costo unitario de tan solo $35US, lo cual comparativamente es mucho más

económico que los transductores comerciales usados para NDT (>$400US). De esta

manera, mediante el desarrollo del método adecuado se lograron considerables ahorros.

Aún más, los robots que se usaron para implementar el sensor también fueron diseñados

buscando proveer una plataforma adecuada para la experimentación robótica y la

educación pero al menor costo posible, con esto en mente se lograron desarrollar robots

de un valor unitario cercano a $65US, lo cual está también relativamente muy por debajo

del costo de las plataformas disponibles en el mercado. Por consiguiente, el sistema

robótico construido para la identificación de materiales tiene un excelente desempeño a

un muy bajo costo, cumpliéndose así dos de los objetivos de la investigación en NDT:

automatización del proceso y reducción de costos. En este orden de ideas, es factible


aumentar el número de robots que se utilizan para desarrollar la tarea de identificación de

materiales y aun así mantener bajos costos.

Se realizaron pruebas en acero, pero debido al alto desacople acústico que éste tiene

con el material de la cara del transductor, los resultados fueron muy pobres. Esto se debe

por un lado a que el transductor es diseñado para trabajar en aire y por otro a que la

respuesta del transductor no es la adecuada para señales de tan bajo nivel como las que

se obtienen para este caso. Trabajo futuro se enfocará en desarrollar acoples sólidos,

como sondas en forma de rueda, que permitan ampliar el rango de operación de

materiales para el sensor. También con este propósito se realizarán nuevas pruebas

sobre un mayor número de materiales, de tal manera que el sensor contenga una base

de datos más amplia.

También, es importante anotar que pueden presentarse muestras con valores de

impedancia acústica muy similares, para los cuales el método podría fallar. Para estos

casos sería necesario basar la decisión no sólo en el efecto de la impedancia acústica (el

coeficiente B o ∆t) sino también en la velocidad del sonido y la atenuación. Conocer estas

variables podría eliminar la restricción que tiene el actual método en que se debe tener

control sobre el espesor de las placas inspeccionadas, lo cual también ocurre en varios

casos de la literatura revisada. Esto hace parte del trabajo futuro para hacer más robusto

el método. Con respecto a esto, además cabe remarcar que en este método se identifica

el valor B o ∆t y no la impedancia acústica como tal, trabajo futuro consistirá en encontrar

este valor que es de gran importancia para muchas aplicaciones industriales.

Los resultados mencionados en la sección 4.4 mencionan que es posible también

identificar el material mediante el análisis en frecuencia del comportamiento de las

reverberaciones. Este hecho permitiría no solo identificar el material sino además

desarrollar nuevos métodos para la caracterización de materiales, detección de fallas,

evaluación del estado de muestras, entre otras actividades relacionadas con los NDT.

Conclusiones y Trabajo Futuro 83

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